Question

这就是我的数据框架的样子。

   A      B    C

  ice   solid  Kate
  ice   solid  Jake
        solid  Jake
  tea   liquid Lilly
  tea   solid  Jake
        liquid Kate
  tea   liquid Apple
  ice   liquid Apple

我想用A groupby B的“最常见”值填充A的缺失值因此，ice列B的值为solid，tea的值为liquid，@ofDate = '2/1/2018'的值为

DECLARE @RC AS DATE, @ofDate AS DATE;

SELECT @RC = NULL,
       @ofDate = '2/1/2018';

SELECT @RC = [dbo].[GetMostRecentThursday](@ofDate);

SELECT @RC AS RC;

。我怎样才能做到这一点。

Answer 1

这就是我解决它的方式。

df['A'] = df.groupby('Outlet_Type').A.transform(lambda x: x.fillna(x.mode()[0]))

通过具有最小值，最大值，平均值和中值的列从现有数据帧组创建python数据帧

1 个答案: