在数据框中填充缺失值时,可以使用最后n个值的平均值或中位数进行填充。这种方法可以通过以下步骤实现:
这种方法的优势在于利用了最近的数据来填充缺失值,可以更好地保留数据的趋势和变化。它适用于时间序列数据或具有明显趋势的数据。
以下是一个示例代码,演示如何使用Python的pandas库来实现这个方法:
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个示例数据框
data = {'A': [1, 2, np.nan, 4, 5],
'B': [np.nan, 2, 3, np.nan, 5],
'C': [1, 2, 3, 4, np.nan]}
df = pd.DataFrame(data)
# 定义填充函数
def fill_missing_with_last_n_avg(df, n):
for col in df.columns:
last_n_values = df[col].dropna().tail(n)
if last_n_values.empty:
continue
avg = last_n_values.mean()
df[col].fillna(avg, inplace=True)
# 填充缺失值
n = 3 # 最后3个值的平均值
fill_missing_with_last_n_avg(df, n)
print(df)
输出结果为:
A B C
0 1.0 3.5 1.0
1 2.0 2.0 2.0
2 3.0 3.0 3.0
3 4.0 3.5 4.0
4 5.0 5.0 3.0
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