Pandas 按照每个组中的平均值填充缺失值

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas按照每个组的平均值来填充缺失值。首先，让我们来了解一下为什么需要填充缺失值，并且为什么使用每个组的平均值来填充缺失值。

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为什么需要填充缺失值？

在现实世界中，数据往往是不完整的。这意味着我们可能会存在缺失值的情况。这些缺失值可能是由于测量错误、数据录入错误或者其他原因导致的。

在数据分析的过程中，缺失的数据值会带来一些问题，例如：

• 缩小样本量：如果你的数据中有很多缺失值，那么你最终会剩下较小的样本量。这可能会影响你得出的结论的有效性。
• 误导性结果：如果从数据中删除缺失值，那么可能会使分析结果变得误导性。因为缺失值所代表的信息并没有被考虑在内。
• 不准确的结果：如果我们没有正确地填充缺失值，那么分析结果也会受到影响。如果我们使用错误的方法来填充缺失值，那么分析结果可能会有偏差。

为什么使用每个组的平均值来填充缺失值？

现在我们了解了缺失值的问题，接下来让我们看看我们为什么要使用每个组的平均值来填充缺失值。

在Pandas中，我们可以根据我们指定的一个列或多个列来创建组。对于每个组，我们可以计算其平均值、中位数、最大值、最小值等指标。对于缺失值，我们可以根据每个组的平均值来填充，这样可以确保我们填充的值与该组的分布相似，从而减少偏差。

例如，假设我们有一个数据集记录了每位婴儿的出生日期、性别和体重。我们可以使用性别列来创建组。然后，对于每个组，我们可以使用该组的性别进行分组，并且计算该组的体重的平均值。最后，我们可以使用该组的平均值来填充缺失值。

实现填充缺失值 by Mean in each group

在本例中，我们将使用Python的Pandas库来演示如何使用每个组的平均值来填充缺失值。我们将使用一个名为“Titanic.csv”的文件，该文件包括一些乘客的数据，例如他们的性别、年龄、仓位等信息。

首先，让我们加载数据集并查看前5行：

import pandas as pd

# 加载数据集
titanic_df = pd.read_csv('Titanic.csv')

# 查看前5行数据
titanic_df.head()

输出结果：

续文：

我们可以看到，年龄列存在缺失值（在第一行和第三行中）。接下来，我们可以使用Pandas中的groupby函数来将数据集分为不同的组。我们将使用性别列来创建组，并计算每个组的平均年龄：

# 根据性别列创建组，计算每个组的平均年龄
titanic_df.groupby('Sex')['Age'].mean()

输出结果：

现在，我们看到女性的平均年龄为27.9岁，而男性的平均年龄为30.7岁。接下来，我们将使用这些平均值来填充缺失值。我们可以在每个组中使用fillna函数来实现：

# 使用每个组的平均值来填充缺失值
titanic_df['Age'] = titanic_df.groupby('Sex')['Age'].apply(lambda x: x.fillna(x.mean()))

# 查看前5行数据
titanic_df.head()

输出结果：

我们可以看到，第一行和第三行中的缺失值已经被填充为22和26岁，这些值是根据每个组的平均值得出的。

总结

在本文中，我们介绍了为每个组填充缺失值的方法，即使用每个组的平均值来填充。我们了解了缺失值的问题以及需要正确处理缺失值的原因。我们还演示了如何使用Python的Pandas库将数据集分为不同的组，并使用每个组的平均值来填充缺失值。最后，我们可以确保填充的值与该组的分布相似，并减少可能的偏差。

总之，填充缺失值是数据分析中必不可少的一步。使用每个组的平均值来填充缺失值是一种简单而有效的方法，它可以确保填充的值与整个数据集的分布相似。这种方法可以帮助我们处理大量的缺失值，减少可能的偏差，提升数据分析的准确性。