groupby显示非类别列的未观察到的值

groupby是一种数据处理操作，用于根据指定的列对数据进行分组。在分组后，我们可以对每个组进行聚合操作或其他数据处理操作。

在groupby操作中，通常我们会指定一个或多个列作为分组依据。然后，对于每个组，我们可以应用各种聚合函数（如求和、平均值、计数等）来计算汇总统计信息。

当使用groupby操作时，有时我们可能会遇到一些未观察到的值。这意味着在分组列中存在一些值，但在当前数据集中没有相应的观察到的值。

对于显示非类别列的未观察到的值，我们可以使用fillna方法来填充缺失值。可以根据需要选择不同的填充策略，如使用0、平均值、中位数等。

以下是一个示例代码，演示了如何使用groupby操作和fillna方法来显示非类别列的未观察到的值：

import pandas as pd

# 创建示例数据集
data = {'Category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 对Category列进行分组，并计算每个组的平均值
grouped = df.groupby('Category')['Value'].mean()

# 填充未观察到的值为0
grouped.fillna(0, inplace=True)

print(grouped)

输出结果为：

Category
A    1.5
B    3.5
C    5.5
Name: Value, dtype: float64

在这个例子中，我们对Category列进行了分组，并计算了每个组的平均值。由于示例数据集中没有观察到的类别为D的值，所以在结果中显示为0。

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