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![Python处理缺失值分组运算的方法主要有以下几种：使用pandas的groupby和fillna组合在对数据进行分组后，可以使用fillna填充缺失值。例如，用每组的均值、中位数或众数填充缺失值。df['column']=df.groupby('category')['column'].transform(lambdax:x.fillna(x.mean()))使用fillna与mean()、me](/uploads/20250728/17536664756886d3ab47a67.png)
- Python处理缺失值分组运算的方法主要有以下几种：使用pandas的groupby和fillna组合在对数据进行分组后，可以使用fillna填充缺失值。例如，用每组的均值、中位数或众数填充缺失值。df['column']=df.groupby('category')['column'].transform(lambdax:x.fillna(x.mean()))使用fillna与mean()、me
- Pandas分组聚合默认跳过NaN，可通过预处理或transform、apply实现精细化缺失值处理。1.默认情况下，mean、sum等聚合函数会自动忽略NaN，仅对非空值计算；2.可在分组前用fillna填充缺失值，如填0、全局均值；3.也可用dropna删除含缺失值的行；4.利用transform可基于组内统计量（如组内均值）填充缺失值；5.apply支持更复杂的自定义逻辑，例如根据组内特征条件性填充。
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