如何从groupby数据框中读取特定行？

Question

我正在预处理有关二手车价格为0的汽车销售数据。我想将0值替换为同类汽车的均价。

在这里，我发现了具有groupby函数的每辆车的平均值：

df2= df1.groupby(['car','body','year','engV'])['price'].mean()

这是我从价格为零的实际数据中提取的数据框 rep_price=df[df['price']==0]

我想将df2['Land Rover']的平均价格值赋给rep_price['Land Rover']，即0

Answer 1

由于我不确定这些数据帧中的列，因此我将大胆猜测以尝试让您获得一个良好的开端，假设“陆虎”是名为“ Car_Type”的列中的值在df1中，然后将数据分组如下：

df2= df1.groupby(['Car_Type'])['price'].mean()

在这种情况下，应满足您的需求：

df1.loc[df1['Car_Type']=='Land Rover','price'] = df2['Land Rover']