如何推諉的NaN爲手段（），但通過多指標

我有一個數據結構，看起來像這樣：如何推諉的NaN爲手段（），但通過多指標

S1 D1 1 2 3 4 5 
    D2 2 Nan 3 4 5 
    D3 3 4 5 Nan 6 
S2 D4 Nan 3 4 5 6 
    D5 6 7 8 9 0 
S3 D6 3 4 5 6 7 
    D7 4 5 6 7 Nan 
    D8 5 6 7 7 8 
    D9 2 3 4 5 6

在S的是不同的國家，和D的不同地區。我如何將NAN列爲列的手段，但只是針對相應的國家，而不是所有列的手段？

完全stymid在這一個，任何幫助表示讚賞。

輸出應該是這個樣子：

S1 D1 1 2 3 4 5 
    D2 2 3 3 4 5 
    D3 3 4 5 4 6 
S2 D4 6 3 4 5 6 
    D5 6 7 8 9 0 
S3 D6 3 4 5 6 7 
    D7 4 5 6 7 7 
    D8 5 6 7 7 8 
    D9 2 3 4 5 6

不是這個平均爲全列：

S1 D1 1 2 3 4 5 
    D2 2 4.25 3 4 5 
    D3 3 4 5 5.87 6 
S2 D4 3.25 3 4 5 6 
    D5 6 7 8 9 0 
S3 D6 3 4 5 6 7 
    D7 4 5 6 7 4.25 
    D8 5 6 7 7 8 
    D9 2 3 4 5 6

謝謝。

來源

2017-05-02 Tony Sherman

使用transform

df.fillna(df.groupby(level=0).transform('mean')) 

     2 3 4 5 6 
0 1       
S1 D1 1.0 2.0 3 4.0 5.0 
    D2 2.0 3.0 3 4.0 5.0 
    D3 3.0 4.0 5 4.0 6.0 
S2 D4 6.0 3.0 4 5.0 6.0 
    D5 6.0 7.0 8 9.0 0.0 
S3 D6 3.0 4.0 5 6.0 7.0 
    D7 4.0 5.0 6 7.0 7.0 
    D8 5.0 6.0 7 7.0 8.0 
    D9 2.0 3.0 4 5.0 6.0

來源

2017-05-02 22:41:46 piRSquared

很簡單，你搖滾。謝謝，第一次工作完美。 –

這對我來說實現了一個簡單的內插/外插：df.fillna（df.groupby（level = 0）.transform（lambda x：x.interpolate（method ='linear'）。bfill（）.ffill（）） – MyopicVisage

In [354]: df.fillna(df.mean(level=0)) 
Out[354]: 
     2 3 4 5 6 
0 1 
S1 D1 1.0 2.0 3 4.0 5.0 
    D2 2.0 3.0 3 4.0 5.0 
    D3 3.0 4.0 5 4.0 6.0 
S2 D4 6.0 3.0 4 5.0 6.0 
    D5 6.0 7.0 8 9.0 0.0 
S3 D6 3.0 4.0 5 6.0 7.0 
    D7 4.0 5.0 6 7.0 7.0 
    D8 5.0 6.0 7 7.0 8.0 
    D9 2.0 3.0 4 5.0 6.0

來源

2017-05-02 22:42:30 MaxU

謝謝麥克斯，像夢一樣工作，就像下面的一樣。 –

如何推諉的NaN爲手段（），但通過多指標

回答

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