python - 用平均值替换过滤列的 NaN 值

Question

我有一个具有以下形状的数据框:

Index([u'PRODUCT',u'RANK', u'PRICE', u'STARS', u'SNAPDATE', u'CAT_NAME'], dtype='object')

对于该数据框的每个产品，我都可以有特定日期的 NaN 值。

目标是用现有值的平均值替换每个产品的 NaN 值。

这是我尝试过但没有成功的方法:

for product in df['PRODUCT'].unique():
        df = df[df['PRODUCT'] == product]['RANK'].fillna((df[df['PRODUCT'] == product]['RANK'].mean()), inplace=True)

print df

给我:

TypeError: 'NoneType' object has no attribute '__getitem__'

我做错了什么？

Answer 1

您可以使用 groupby 创建均值系列:

s = df.groupby('PRODUCT')['RANK'].mean()

然后使用这个系列来fillna值:

df['RANK'] = df['RANK'].fillna(df['PRODUCT'].map(s))