在 pandas 数据框的列中填充空值

Question

我有一个包含超过 4 列的 pandas 数据框。 col1 中的某些值丢失，我想根据以下方法设置这些丢失的值：

1. 尝试根据具有相同 col2,col3,col4 值的记录的 col1 值的平均值来设置它
2. 如果没有这样的记录，则根据具有相同 col2,col3 值的记录的 col1 值的平均值来设置
3. 如果仍然没有这样的记录，则根据具有相同 col2 值的记录的 col1 值的平均值来设置
4. 如果以上都找不到，则将其设置为 col1 中所有其他非缺失值的平均值

最好的方法是什么？

Answer 1

根据您的逻辑，您可以执行以下操作，其中

fillna

的每一行对应于您问题中的一个项目符号点，顺序相同：

df['col1'] = (df['col1']
               .fillna(df.groupby(['col2','col3','col4'])['col1'].transform('mean'))
               .fillna(df.groupby(['col2','col3'])['col1'].transform('mean'))
               .fillna(df.groupby(['col2'])['col1'].transform('mean')
               .fillna(df['col1'].mean())
             )

Answer 2

--- 用零填充 null 空值

df_with_dummies.fillna（值= 0，就地= True）