按列分组并添加平均值列

Question

我希望将dataframe的列值替换为另一列分组后的平均值(去除0值)。

dataframe df 如下：

ID | TYPE | rate
-------------
1  |    A | 0 <- Replace this
2  |    B | 2
3  |    C | 1
4  |    A | 2
5  |    C | 1
6  |    C | 0 <- Replace this
7  |    C | 8
8  |    C | 2
9  |    D | 0 <- Replace this

我必须替换评分中值为0的数值：

df['rate'][df['rate']==0] = ?

对于该类型，平均值为：

每种类型的平均（除零外）值为：

A = 2/1 = 2

B = 2/1 = 2

C = (1 + 1 + 8 + 2)/4 = 3

D = 0（当没有类型信息时，默认值为0）

期望结果：

ID | TYPE | rate
-------------
1  |    A | 2 <- Changed
2  |    B | 2
3  |    C | 1
4  |    A | 2
5  |    C | 1
6  |    C | 3 <- Changed
7  |    C | 8
8  |    C | 2
9  |    D | 0 <- Changed

- Morticia A. Addams

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在使用 df['rate'][df['rate']==0] = ... 时要小心，最好使用 df.loc[df['rate']==0, 'rate'] = ...，详见这里。 - IanS

Answer 1

您可以使用mask函数对数据帧中的rate列进行掩码处理，然后按照TYPE进行分组，再使用transform函数求均值，这将排除NaNs。最后，使用fillna函数替换掉掩码数据帧中的值：

ma = df.rate.mask(df.rate.eq(0))
df['rate'] = ma.fillna(ma.groupby(df.TYPE).transform('mean').fillna(0))

   ID  TYPE  rate
0   1    A   2.0
1   2    B   2.0
2   3    C   1.0
3   4    A   2.0
4   5    C   1.0
5   6    C   3.0
6   7    C   8.0
7   8    C   2.0
8   9    D   0.0

- yatu

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那...似乎不对，你最终会得到基本上是平均值的结果。 - IanS

OP想要将rate为0的值替换为相应组（不包括0）的平均值。这就是@IanS在这里所做的。 - yatu