如何解决如何用星期几和小时数据的平均值填充缺失值
我有一些关于如何用多索引填充数据的问题
我有这样的数据示例
df :
| ind_Dayofweek | ind_Hour | ind_Min | Date |load(kW)|
|---------------|----------|---------|-------------------|--------|
| 0 | 0 | 0 |1/1/2020 00.00.00 | 2 |
| | | 1 |1/1/2020 00.01.00 | 1 |
| | | . | . | . |
| | | . | . | . |
| | 1 | 0 |1/1/2020 00.01.00 | Nan |
| . | . | . | . | . |
| . | . | . | . | . |
| . | . | . | . | . |
| 5 | 23 | 59 |31/12/2020 23.59.00| Nan |
还有通过多索引对表进行分组并删除日期列
df_grouped_by_ind_mean :
| ind_Dayofweek | ind_Hour | ind_Min |load(kW)|
|---------------|----------|---------|--------|
| 0 | 0 | 0 | 1 |
| | | 1 | 3 |
| | | . | . |
| | | . | . |
| | 1 | 0 | 4 |
| . | . | . | . |
| . | . | . | . |
| . | . | . | . |
| 6 | 23 | 59 | 1 |
（说明一下，df 中缺失的数据只是一个示例。我的数据中缺失的数据更多。）
数据的多索引，由日期列计算，可以如下所示：
ind_Dayofweek 的范围是 [0-6]
ind_Hour 的范围是 [0-23]
ind_Min 的范围是 [0-59]
数据大约是 1/1/2020 00.00.00 - 31/12/2020 23.59.00
我想用 df 中的匹配多索引填充 df_grouped_by_ind_mean 中缺失的负载值。
例如：31/12/2020 23.59.00 负载数据可能会填充 [dayofweek,hour,min] = [5,23,59] 的数据平均值
我已经用了
df_grouped_by_ind_mean = df.groupby([df.ind_Dayofweek,df.ind_Hour,df.ind_Min]).mean()
df = df.fillna(df_grouped_by_ind_mean)
但它不起作用。
我该怎么做？
谢谢
解决方法
如果需要替换所有 3 列的平均值，可以使用 GroupBy.transform 和 mean 和 DataFrame.fillna：
cols = df.columns.difference(['Date'],sort=False)
mean = df.groupby(['ind_Dayofweek','ind_Hour','ind_Min'])[cols].transform('mean')
df[cols] = df[cols].fillna(mean)
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