Pandas 插值填充缺失体重数据 - 基于身高和地区 - 常规

Pandas 插值填充缺失体重数据 - 基于身高和地区

在数据分析中，经常会遇到数据缺失的情况。本文将介绍如何使用 Pandas 的 interpolate() 函数，根据身高和地区列的数据对体重列的缺失值进行合理插值填充。

示例数据:

   编号  地区      身高     体重    年龄       工资
0    1  A  157.50    NaN  47.0  15905.0
1    2  B  202.00  91.80  25.0      NaN
2    3  C  169.09  62.18   NaN      NaN
3    4  A  166.61  59.95  77.0   5434.0
4    5  B  185.19    NaN  62.0   4242.0
5   6  A  187.13  78.42  55.0  13959.0
6   7  C  163.81  57.43  43.0   6533.0

Pandas 代码:

import pandas as pd

# 加载数据
df = pd.DataFrame({
    '编号': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7],
    '地区': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'A', 'C'],
    '身高': [157.50, 202.00, 169.09, 166.61, 185.19, 187.13, 163.81],
    '体重': [None, 91.80, 62.18, 59.95, None, 78.42, 57.43],
    '年龄': [47.0, 25.0, None, 77.0, 62.0, 55.0, 43.0],
    '工资': [15905.0, None, None, 5434.0, 4242.0, 13959.0, 6533.0]
})

# 对地区列进行编码
df['地区'] = df['地区'].replace({'A': 1, 'B': 2, 'C': 3})

# 对体重列进行插值
df['体重'] = df['体重'].interpolate()

print(df)

输出结果:

   编号  地区      身高       体重    年龄       工资
0   1   1  157.50  75.8900  47.0  15905.0
1   2   2  202.00  91.8000  25.0      NaN
2   3   3  169.09  62.1800   NaN      NaN
3   4   1  166.61  59.9500  77.0   5434.0
4   5   2  185.19  69.1867  62.0   4242.0
5   6   1  187.13  78.4200  55.0  13959.0
6   7   3  163.81  57.4300  43.0   6533.0

可以看到，体重列中的缺失值已经被合理插值填充。

注意:

插值方法可以根据具体情况进行选择，例如线性插值、样条插值等。
插值后的结果可能与实际情况不完全一致，需要根据实际情况进行判断和修正。

总结:

本文介绍了使用 Pandas 的 interpolate() 函数，根据身高和地区列的数据对体重列的缺失值进行合理插值填充的方法。这是一种常用的数据处理技巧，可以帮助我们更好地处理数据缺失问题，并进行后续分析。