pandas按照字段的前三位分组

可以使用 pandas 中的字符串方法 `str` 和 `groupby` 方法来按照字段的前三位分组。假设有一个DataFrame `df`，其中有一个字段名为 `field`，可以按照如下方式进行操作：

df.groupby(df['field'].str[:3])

这将返回一个 `GroupBy` 对象，可以对其进行聚合操作，比如计算每组的平均值、最大值、最小值等等。

相关问题

pandas 根据字段填充

如果你想要根据某个字段的值来填充另一个字段的缺失值，可以使用 `pandas` 库中的 `fillna` 方法。具体操作步骤如下：

1. 使用 `groupby` 方法将数据按照需要填充的字段进行分组。

2. 使用 `transform` 方法将需要填充的字段中的缺失值用该组中的非缺失值的均值、中位数、众数或其他方法进行填充。

下面是一个以 `age` 字段为例进行填充的示例代码：

import pandas as pd

# 构造示例数据
data = pd.DataFrame({
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva'],
    'age': [25, 30, None, 35, None],
    'gender': ['Female', 'Male', 'Male', 'Male', 'Female']
})

# 按照 gender 字段分组，使用均值填充 age 字段的缺失值
data['age'] = data.groupby('gender')['age'].transform(lambda x: x.fillna(x.mean()))

print(data)

输出结果如下：

      name   age  gender
0    Alice  25.0  Female
1      Bob  30.0    Male
2  Charlie  32.5    Male
3    David  35.0    Male
4      Eva  25.0  Female

可以看到，第三行的缺失值被填充为该组中的均值。