用每组平均值替换Na - Python

在数据分析过程中，经常会遇到缺失值的情况。为了处理这些缺失值，我们往往需要使用不同的方法，其中一个方法是用每组平均值替换Na（缺失值）。在这篇文章中，我将向你展示如何使用Python语言实现这一方法。

准备工作

在开始之前，需要导入一些Python库来执行这些任务。这些库包括：

• Pandas：用于数据处理和数据分析
• Numpy：用于数值计算和数组操作

数据准备

为了演示如何使用每组平均值替换Na，我们将使用titanic数据集。首先，读取数据并查看前几行。

import pandas as pd
import numpy as np

titanic = pd.read_csv('titanic.csv')
titanic.head()

接下来，我们需要查看每个列中缺失值的数量。

titanic.isnull().sum()

这将输出每个列中缺失值的数量。

用每组平均值替换Na

首先，我们需要将数据按照一个类别变量（例如，性别）进行分组。接下来，我们将使用Pandas DataFrame的“transform”方法来填充缺失值。我们可以将“transform”方法看作是对分组后的每个组应用函数，并将输出覆盖原有的数据列。

下面是实现这一方法的代码：

# 按“sex”列分组，并用每组的平均值填充缺失值
titanic['age'] = titanic.groupby(['sex'])['age'].transform(lambda x: x.fillna(x.mean()))

在这个代码中，我们按照“sex”列进行分组，并将每组中“age”列的缺失值用这个组中所有值的平均值进行填充。这将覆盖原有的数据列。

结论

通过这个方法，我们成功地用每组平均值替换了缺失值。这个方法在数据分析中很常见，尤其是在处理数据集时。