Question

在一个数据帧上，我使用了groupby和mean来创建下表：

代码：

df.groupby(['Pclass','Sex'])['Age'].mean()

结果：

Class  Sex       
1.0     female    36.893130
        male      41.103490
2.0     female    27.499223
        male      30.815380
3.0     female    22.185329
        male      25.962264

现在，我要使用上表的结果从fillna列（在主数据帧上的）中获取[Age]的值。

因此，如果一个人的年龄为NaN且该人处于2级且性别为男性，则应填写30.81
我当时正在考虑在if (df.loc[i, 'Pclass']==x) & (df.loc[i, 'Sex']=='female')中使用类似for-loop的代码，但是找不到一种很好的方法。

Answer 1

尝试一下：-

df['Age'] = df.groupby(['Pclass','Sex']).Age.transform(lambda x: x.fillna(x.mean()))

用其他两列中的另一个值替换NaN

1 个答案: