如何使用groupby - Python推断缺少的值？

在Python中，可以使用groupby函数来推断缺失的值。groupby函数是pandas库中的一个函数，用于根据指定的列对数据进行分组操作。

首先，需要导入pandas库：

import pandas as pd

然后，创建一个包含缺失值的数据集：

data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Dave', 'Eve', 'Frank'],
    'Age': [25, 30, None, 40, 35, None],
    'Gender': ['Female', 'Male', None, 'Male', 'Female', None]
}

df = pd.DataFrame(data)

接下来，使用groupby函数和transform方法来推断缺失的值。transform方法将一个函数应用到每个分组，并将结果广播回原始数据集中的缺失值位置。

df['Age'] = df.groupby('Gender')['Age'].transform(lambda x: x.fillna(x.mean()))

在上面的代码中，我们根据'Gender'列进行分组，并使用lambda函数将每个分组中的缺失值用该分组的平均值进行填充。

同样的方法也可以用于其他需要推断缺失值的列。

使用groupby函数进行缺失值推断的优势在于它可以根据数据的特征进行灵活的分组和填充，提供了更准确的缺失值推断结果。

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