Python：如何填充从另一个数据框列引用的平均值答案

【问题标题】：Python: how to fill up the mean value referencing from another dataframe columnPython：如何填充从另一个数据框列引用的平均值
【发布时间】：2021-04-11 05:48:05
【问题描述】：

我有一个住房数据框：

价格列中缺少值。我希望用相应郊区的平均价格来填充缺失值。

这是我用同一列填充平均价格的代码：

all_housing_df['Price'].fillna(all_housing_df['Price'].mean())

如何填写各个郊区的均价？

【问题讨论】：

请将您的代码发布为文本而不是图像/图片，以便我们重现您的数据框
这能回答你的问题吗？ Pandas: filling missing values by mean in each group

标签： python pandas join group-by fillna

【解决方案1】：

您可以按Suburb 分组，获取Price 的平均值并将其保存为字典以有条件地替换空值。

# Create dictionary for NaN values
nan_dict = all_housing_df.groupby('Suburb')['Price'].mean().to_dict()

# Replace NaN with dictionary
all_housing_df['Price'].fillna(all_housing_df['Suburb'].map(nan_dict))

【讨论】：

【解决方案2】：

按郊区分组后，您可以使用transform用完整列表填充缺失值

all_housing_df["Price"].fillna(all_housing_df.groupby("Suburb")["Price"].transform("mean"))

【讨论】：