是因为groupby和mean操作会自动忽略缺失值(NaN),并计算非缺失值的平均值。因此,即使在使用Fillna函数填充缺失值后,groupby和mean操作仍然会忽略这些填充的值。
解决这个问题的方法是在进行groupby和mean操作之前,先使用Fillna函数填充缺失值。可以使用fillna方法的inplace参数将填充的结果直接应用到原始数据中,然后再进行groupby和mean操作。
以下是一个示例代码:
# 导入必要的库
import pandas as pd
# 创建一个示例数据集
data = {'A': ['foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar'],
'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'one', 'one'],
'C': [1, 2, None, 4, 5, 6],
'D': [7, None, 9, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用Fillna函数填充缺失值
df.fillna(0, inplace=True)
# 进行groupby和mean操作
result = df.groupby(['A', 'B']).mean()
print(result)
在上述示例中,我们首先使用Fillna函数将缺失值填充为0,然后进行groupby和mean操作。这样就可以得到正确的结果。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云