jupyterlab怎么同类别填值

在 JupyterLab 中，可以使用 Pandas 库中的 fillna() 方法来进行同类别填值。fillna() 方法可以接受一个参数，用于指定填充值，也可以不接受参数，使用默认值进行填充。

假设有一个数据集，其中有一个列包含缺失值，可以使用以下代码进行同类别填值：

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

# 计算同类别均值
mean = df.groupby('category')['value'].transform('mean')

# 同类别填值
df['value'] = df['value'].fillna(mean)

上述代码中，首先读取了数据集，然后使用 groupby() 方法按照 category 列进行分组，然后使用 transform() 方法计算同类别均值。最后，使用 fillna() 方法将缺失值填充为同类别均值。