说我有一个数据框，如下所示：
df = pd.DataFrame({'date': pd.date_range(start='2013-01-01', periods=6, freq='M'),
'value': [3, 3.5, -5, 2, 7, 6.8], 'type': ['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b']})
df['pct'] = df.groupby(['type'])['value'].pct_change()
输出：
date value type pct
0 2013-01-31 3.0 a NaN
1 2013-02-28 3.5 a 0.166667
2 2013-03-31 -5.0 a -2.428571
3 2013-04-30 2.0 b NaN
4 2013-05-31 7.0 b 2.500000
5 2013-06-30 6.8 b -0.028571
我想替换大于
pct或小于0.2的-0.2值，然后将它们替换为groupby type mean s。我尝试通过以下方法解决此问题：首先，用Extrame值
-999替换“异常值”，然后由groupby输出替换它们，这就是我所做的：df.loc[df['pct'] >= 0.2, 'pct'] = -999
df.loc[df['pct'] <= -0.2, 'pct'] = -999
df["pct"] = df.groupby(['type'])['pct'].transform(lambda x: x.replace(-999, x.mean()))
但是显然，这不是解决此问题的最佳解决方案，并且结果不正确：
date value type pct
0 2013-01-31 3.0 a NaN
1 2013-02-28 3.5 a 0.166667
2 2013-03-31 -5.0 a -499.416667
3 2013-04-30 2.0 b NaN
4 2013-05-31 7.0 b -499.514286
5 2013-06-30 6.8 b -0.028571
预期结果应如下所示：
date value type pct
0 2013-01-31 3.0 a NaN
1 2013-02-28 3.5 a 0.166667
2 2013-03-31 -5.0 a -1.130
3 2013-04-30 2.0 b NaN
4 2013-05-31 7.0 b 2.500000
5 2013-06-30 6.8 b 1.24
我做错了什么？再次感谢您的帮助。
最佳答案
而是可以使用Series.between并同时使用pct和GroupBy.transform在mean中通过numpy.where设置中的值：
mask = df['pct'].between(-0.2, 0.2)
df.loc[mask, 'pct'] = df.groupby('type')['pct'].transform('mean').values
print (df)
date value type pct
0 2013-01-31 3.0 a NaN
1 2013-02-28 3.5 a -1.130952
2 2013-03-31 -5.0 a -2.428571
3 2013-04-30 2.0 b NaN
4 2013-05-31 7.0 b 2.500000
5 2013-06-30 6.8 b 1.235714
替代解决方案是使用：
mask = df['pct'].between(-0.2, 0.2)
df['pct'] = np.where(mask, df.groupby('type')['pct'].transform('mean'), df['pct'])
关于python - 在 Pandas 中使用groupby mean替换基于多个条件的值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/58710697/