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。

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。

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。

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。

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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