将pandas数据框的空值替换为groupby平均值

在云计算领域，pandas是一个流行的数据分析和处理工具，常用于处理结构化数据。当处理数据框中的空值时，可以使用groupby函数计算每个分组的平均值，并将空值替换为对应分组的平均值。

具体步骤如下：

1. 导入pandas库并读取数据框：

import pandas as pd

# 读取数据框
df = pd.read_csv('data.csv')

1. 使用groupby函数计算每个分组的平均值：

# 计算每个分组的平均值
grouped = df.groupby('group')
mean_values = grouped.mean()

1. 使用fillna函数将空值替换为对应分组的平均值：

# 将空值替换为对应分组的平均值
df_filled = df.fillna(mean_values)

这样，数据框中的空值就被替换为了对应分组的平均值。

pandas的优势在于其灵活性和高效性，可以处理大规模的数据集，并提供了丰富的数据操作和分析功能。它适用于数据清洗、数据预处理、特征工程等各种数据处理任务。

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