Python DataFrame：将nan值替换为某个组的平均值

我有一个熊猫数据框，里面填充了实数和类别，但里面有一些nan值

如何用分组类别的平均值或中位数替换NaN

      A         B      
0  model 2    0.979728 
1  model 1    0.912674 
2  model 2    0.540679 
3  model 1    2.027325 
4  model 2        NaN  
5  model 1        NaN  
6  model 3   -0.612343 
7  model 1   1.033826  
8  model 1   1.025011  
9  model 2   -0.795876 

在这种情况下，我想用它们的相对平均值或中位数替换两个nan

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提前感谢您

您可以使用

groupby+transform+fillna

：

>>> df['B'] = df.B.fillna(df.groupby('A')['B'].transform('mean'))                                                                                                                                                          
>>> df                                                                                                                                                                                                                        

        A         B
0 model 2  0.979728
1 model 1  0.912674
2 model 2  0.540679
3 model 1  2.027325
4 model 2  0.241510
5 model 1  1.249709
6 model 3 -0.612343
7 model 1  1.033826
8 model 1  1.025011
9 model 2 -0.795876

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非常好的thx，但用这种方法我必须手动估算平均值，但我的数据集非常大，所以用这种方法的工作量将非常大。可以这样使用groupby吗？group_data_median=df.groupby（['A']）['B'].median（）#求和函数