Python3.x Pandas DataFrame：使用 Pandas 将 NaN 值替换为 3 行以上的平均值

发布于08月09日

我使用的是Pandas DataFrame，因为我必须替换ORDER_VALUES列中的NAN值，方法是对上述3行应用Mean，其中NaN值按Groupby ID列显示

Input Dataframe   
        Id     order_values
       1002       45
       1002       36
       1002       18
       1002       NaN    
       1002       NaN   
       1002       72
       1003       68
       1003       54
       1003       45
       1003       NaN
       1003       NaN
       1004       14
       1004       50
       1004       27
       1004       NaN


Output Dataframe   
        Id     order_values
       1002       45
       1002       36
       1002       18
       1002       33    [Calculation 18+36+45=99/3= 33 ]
       1002       29   [Calculation 33+18+36=99/3= 29 ]
       1002       72
       1003       68
       1003       54
       1003       45
       1003       55.6  [Calculation 45+54+68=167/3= 55.6  ]
       1003       51.53  [Calculation 45+54+68=154.6/3= 51.53 ]
       1004       14
       1004       50
       1004       27
       1004       30.33   [Calculation 27+50+14=91/3= 30.33 ]

推荐答案

您可以这样做:

s = df['order_values'].copy()
for i in range(3, len(s)):
    s.iloc[i] = s.iloc[i-3:i].mean() if pd.isna(s.iloc[i]) else s.iloc[i]

df['order_values'] = s

打印(Df):

      Id  order_values
0   1002     45.000000
1   1002     36.000000
2   1002     18.000000
3   1002     33.000000
4   1002     29.000000
5   1002     72.000000
6   1003     68.000000
7   1003     54.000000
8   1003     45.000000
9   1003     55.666667
10  1003     51.555556
11  1004     14.000000
12  1004     50.000000
13  1004     27.000000
14  1004     30.333333

如果您想按Id分组，那么您可以在函数中编写以上几行，并使用groupby和transform，如下所示:

def fill_na_in_order_values(s):
    for i in range(3, len(s)):
        s.iloc[i] = s.iloc[i-3:i].mean() if pd.isna(s.iloc[i]) else s.iloc[i]
    return s

df['order_values'] = df.groupby('Id')['order_values'].transform(fill_na_in_order_values)

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