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理解Group By缺少值的行为，并找出.mean()和手动求解平均值之间的差异

Group By是一种在数据库中常用的操作，用于根据指定的列对数据进行分组。当使用Group By时，如果某个分组中存在缺少值的行，.mean()函数在计算平均值时会自动忽略这些缺失值，而手动求解平均值则需要考虑如何处理缺失值。

差异主要体现在以下几个方面：

.mean()函数的差异：.mean()函数是Pandas库中的一个函数，用于计算平均值。当应用于Group By操作时，它会自动忽略缺失值并计算非缺失值的平均值。这种自动处理缺失值的方式可以简化计算过程，但可能会导致结果的偏差。
手动求解平均值的差异：手动求解平均值时，需要先对缺失值进行处理，常见的处理方式包括删除缺失值、用特定值填充缺失值或者使用插值方法进行填充。这样做可以更加灵活地处理缺失值，但也需要更多的代码和计算步骤。
结果的差异：由于.mean()函数自动忽略缺失值，因此在存在缺失值的分组中，.mean()函数计算的平均值可能与手动求解平均值的结果不同。手动求解平均值时，可以根据具体的业务需求选择合适的缺失值处理方式，从而得到更准确的结果。

总结起来，Group By缺少值的行为在使用.mean()函数和手动求解平均值时存在差异。.mean()函数会自动忽略缺失值并计算非缺失值的平均值，而手动求解平均值需要先对缺失值进行处理。根据具体的业务需求和数据情况，选择合适的方法来处理缺失值，以得到准确的结果。

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因果推断与反事实预测——利用DML进行价格弹性计算（二十四）

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25个例子学会Pandas Groupby 操作

", "mean") ).head() 每个商店和产品的组合都会生成一个组。...如果用于分组的列中缺少一个值，那么它将不包含在任何组中，也不会单独显示。所以可以使用dropna参数来改变这个行为。让我们首先添加一个缺少存储值的新行。...sales.loc[1000] = [None, "PG2", 10000, 120, 64, 96, 15, 53] 然后计算带有dropna参数和不带有dropna参数的每个商店的平均价格，以查看差异...sales.groupby(["store", "product_group"]).ngroups 18 在商店和产品组列中有18种不同值的不同组合。...例如，我们可以获得属于存储“Daisy”和产品组“PG1”的行如下: aisy_pg1 = sales.groupby( ["store", "product_group"]).get_group(

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25个例子学会Pandas Groupby 操作（附代码）

mean") ).head() 每个商店和产品的组合都会生成一个组。...如果用于分组的列中缺少一个值，那么它将不包含在任何组中，也不会单独显示。所以可以使用dropna参数来改变这个行为。让我们首先添加一个缺少存储值的新行。...sales.loc[1000] = [None, "PG2", 10000, 120, 64, 96, 15, 53] 然后计算带有dropna参数和不带有dropna参数的每个商店的平均价格，以查看差异...sales.groupby(["store", "product_group"]).ngroups 18 在商店和产品组列中有18种不同值的不同组合。...例如，我们可以获得属于存储“Daisy”和产品组“PG1”的行如下: aisy_pg1 = sales.groupby( ["store", "product_group"]).get_group((

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SQL进阶-5-感受having的力量

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独家 | 如何比较两个或多个分布形态（附链接）

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