我正在尝试实现的代码将做以下与Pandas。
def fill_in_capabilities(df):
capacity_means = df.groupby("LV_Name").mean(["LEO_Capa", "GTO_Capa"])
for row in df:
if np.isnan(row["LEO_Capa"]):
row["LEO_Capa"] = capacity_means[row["LV_Name"]]
return df
基本上,对于df
中列"LEO_Capa"
中的值是NaN
的行,我想用序列capacity_means
中的值替换那里的值,该序列的索引是df中列"LV_Name"
中的值,该值是缺失的值。对于Pandas,该如何做呢?因为那里的代码不起作用。谢谢。
1条答案
按热度按时间cwdobuhd1#
您可以使用函数: