python - python中的缺失值估算

Question

通过执行 df.groupby('acc_count', as_index=False)['avg_spd'].median()

我有

acc_count          avg_spd
        0           20.94
        1           24.42
        2           26.035
        3           33.27
        4           33.46
        5           36.07
        6           35.03
        7           33.49
        8           71.85

在我的数据框中，我在 avg_spd 列中有空值。我希望根据 acc_count 用上述 avg_spd 的值进行估算。例如，acc_count=0 和 avg_spd 为 null 的行我需要将 null 替换为 20.940

我怎么能在熊猫中做到这一点？

Answer 1

您可以创建 acc_count 字典作为键，如果 avg_spd 为null，则值应该是要放置的整数。

例如，

dict = {0 : 20.940, 1 : 20.00 ,...}

然后可以使用以下逻辑，

df_new = df.groupby('acc_count', as_index=False)['avg_spd'].median()
df_new['avg_spd'].fillna(dict[df_new['acc_count']], inplace=True)