如有48个Arrive_step,15个Pickup_Zone区域,15个Dropoff_Zone区域,假如在第一个Arrive_step中,第一个Pickup_Zone到第一个Dropoff_Zone的Travel_time存在缺失值,但第2个到第48个Arrive_step中,第一个Pickup_Zone到第一个Dropoff_Zone的Travel_time不缺少,然后用从第2个到第48个Arrive_step中,第一个Pickup_Zone到第一个Dropoff_Zone的47个Travel_time的均值来填充第一个Arrive_step中,第一个Pickup_Zone到第一个Dropoff_Zone的Travel_time的缺失值
时间: 2023-10-08 14:12:53 浏览: 31
你的问题是如何用从第2个到第48个Arrive_step中,第一个Pickup_Zone到第一个Dropoff_Zone的47个Travel_time的均值来填充第一个Arrive_step中,第一个Pickup_Zone到第一个Dropoff_Zone的Travel_time的缺失值。
对于这个问题,可以按照以下步骤进行操作:
1. 根据第一个Pickup_Zone和第一个Dropoff_Zone,找到从第2个到第48个Arrive_step中,第一个Pickup_Zone到第一个Dropoff_Zone的47个Travel_time。
2. 计算这47个Travel_time的均值。
3. 将均值赋值给第一个Arrive_step中,第一个Pickup_Zone到第一个Dropoff_Zone的Travel_time的缺失值。
需要注意的是,如果第一个Arrive_step中,第一个Pickup_Zone到第一个Dropoff_Zone的Travel_time的缺失值不止一个,均值填充的过程需要重复进行。另外,如果第2个到第48个Arrive_step中,第一个Pickup_Zone到第一个Dropoff_Zone的Travel_time也存在缺失值,需要先进行缺失值处理,再进行均值填充。
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Order_CNT=Order_df.groupby(['Arrive_step','Pickup_Zone','Dropoff_Zone']).count()
这段代码使用了pandas库的`groupby()`函数对`Order_df`数据表进行分组操作,根据`Arrive_step`、`Pickup_Zone`和`Dropoff_Zone`三列进行分组,并统计每组的数量。
具体来说,`groupby()`函数会将数据表按照指定列的值进行分组,然后对每个分组进行聚合操作(例如计数、求和、平均值等),最终返回一个包含聚合结果的数据表。
在这段代码中,`Order_df.groupby(['Arrive_step','Pickup_Zone','Dropoff_Zone'])`表示按照`Arrive_step`、`Pickup_Zone`和`Dropoff_Zone`三列进行分组操作,`.count()`表示对每个分组进行计数操作,即统计每个分组中有多少条数据。
最终,这段代码会返回一个名为`Order_CNT`的数据表,其中包含了按照`Arrive_step`、`Pickup_Zone`和`Dropoff_Zone`三列分组后的每个分组的数量。
怎么修改以上代码,使得缺失值用每个Pickup_Zone到每个Dropoff_Zone的平均值填写
你可以使用`transform()`函数将每个分组的平均值应用于该分组中的所有元素。代码如下:
```
grouped_Travel_time = Order_df.groupby(['Arrive_step', 'Pickup_Zone', 'Dropoff_Zone'])['Travel_time'].transform(lambda x: x.fillna(x.mean()))
```
这段代码的作用是,在`Order_df`数据框中按照`Arrive_step`、`Pickup_Zone`和`Dropoff_Zone`三个列进行分组,并对每个分组中的`Travel_time`列进行缺失值填充。填充方式为,使用该分组中所有非缺失值的平均值进行填充。最终,得到一个以`Travel_time`为值的Series对象`grouped_Travel_time`。