使用 Pandas 的 groupby 对分组数据进行 fillna 操作

在使用 Pandas 进行数据分析时，我们经常需要对分组后的数据进行缺失值填充。Pandas 的 groupby 函数可以帮助我们对分组后的数据进行处理。下面是一个简单的示例，演示如何使用 Pandas 的 groupby 对分组后的数据进行缺失值填充。
首先，我们需要导入 Pandas 库并创建一个示例数据集：

import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个示例数据集
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
'Value': [1, np.nan, 3, np.nan, 5, np.nan]}
df = pd.DataFrame(data)

在这个示例数据集中，我们有一个名为“Group”的列和一个名为“Value”的列。其中，“Group”列表示数据所属的组，“Value”列包含一些缺失值。
接下来，我们可以使用 Pandas 的 groupby 函数对“Group”列进行分组，并使用 fillna 方法对每个组进行缺失值填充：

# 使用 groupby 对“Group”列进行分组，并使用 fillna 方法对每个组进行缺失值填充
grouped = df.groupby('Group').fillna(method='ffill')

在这个示例中，我们使用了 fillna 方法，并将 method 参数设置为 ‘ffill’，表示使用前一个非缺失值进行填充。这样，每个组中的缺失值都会被前一个非缺失值所替代。
最后，我们可以查看处理后的数据集：

# 显示处理后的数据集
print(grouped)

输出结果如下：

css `Group  Value
0   A   1.0
1   A   1.0
2   B   3.0
3   B   3.0
4   C   5.0
5   C   5.0`

可以看到，每个组中的缺失值都被前一个非缺失值所替代了。这就是使用 Pandas 的 groupby 对分组数据进行缺失值填充的方法。在实际应用中，我们可以根据具体需求选择不同的填充方法，例如使用后一个非缺失值进行填充（使用 ‘bfill’ 方法）或使用某个固定值进行填充等。