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如何根据重复id填充NaN?

根据重复id填充NaN的方法可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,需要导入所需的库,如pandas和numpy。
代码语言:txt
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import pandas as pd
import numpy as np
  1. 然后,读取包含NaN值的数据集,并查看数据的结构。
代码语言:txt
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df = pd.read_csv('data.csv')  # 读取数据集,假设数据集为data.csv
print(df.head())  # 查看数据集的前几行
  1. 接下来,使用groupby函数将数据按照id进行分组,并使用transform函数将每个分组的NaN值填充为该分组的平均值。
代码语言:txt
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df['value'] = df.groupby('id')['value'].transform(lambda x: x.fillna(x.mean()))
  1. 最后,检查数据集中是否还存在NaN值。
代码语言:txt
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print(df.isnull().sum())  # 检查数据集中的NaN值数量

这样,根据重复id填充NaN的操作就完成了。

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请注意,以上提到的腾讯云产品仅作为示例,不代表对其他云计算品牌商的推荐。

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