Как заполнить недостающие данные в кадре данных на основе сгруппированных объектов?

Question

У меня есть набор данных с некоторыми столбцами, которые я использую для группировки базы данных. У меня есть несколько других столбцов в одном наборе данных с некоторыми отсутствующими значениями. Я хочу заполнить недостающие значения столбца средним значением группы, в которой находится недостающая запись.

Name of Pandas dataset=data 
    Col on which groups would be based=['A','B'] 
    Col that needs to be imputed with group based means: ['C'] 

Answer 1

Я думаю, что вы можете использовать groupby с transform:

import pandas as pd 
import numpy as np 

df = pd.DataFrame([[1,1,3], 
        [1,1,9], 
        [1,1,np.nan], 
        [2,2,8], 
        [2,1,4], 
        [2,2,np.nan], 
        [2,2,5]] 
        , columns=list('ABC')) 
print df 
    A B C 
0 1 1 3.0 
1 1 1 9.0 
2 1 1 NaN 
3 2 2 8.0 
4 2 1 4.0 
5 2 2 NaN 
6 2 2 5.0 

df['C'] = df.groupby(['A', 'B'])['C'].transform(lambda x: x.fillna(x.mean())) 
print df 
    A B C 
0 1 1 3.0 
1 1 1 9.0 
2 1 1 6.0 
3 2 2 8.0 
4 2 1 4.0 
5 2 2 6.5 
6 2 2 5.0 

Answer 2

[df[i].fillna(df[i].mean(),inplace=True) for i in df.columns ] 

Это заполняет затем NAN из колонки C с 5,8, который является средним столбцов 'C'

Output  
    print df 
     A B C 
    0 1 1 3.0 
    1 1 1 9.0 
    2 1 1 5.8 
    3 2 2 8.0 
    4 2 1 4.0 
    5 2 2 5.8 
    6 2 2 5.0