datetime
2012-01-01 125.5010
2012-01-02 NaN
2012-01-03 125.5010
2013-01-04 NaN
2013-01-05 125.5010
2013-02-28 125.5010
2014-02-28 125.5010
2016-01-02 125.5010
2016-01-04 125.5010
2016-02-28 NaN
我想通过使用从数据集计算出的气候来填充此数据框中的missig值，即通过平均其他年份的
28th feb 2016值来填充丢失的28th feb值。我该怎么做呢？ 最佳答案
您可以将groupby用于month，将day和transform用于fillna mean：
print df.groupby([df.index.month, df.index.day]).transform(lambda x: x.fillna(x.mean()))
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2012-01-01 125.501
2012-01-02 125.501
2012-01-03 125.501
2013-01-04 125.501
2013-01-05 125.501
2013-02-28 125.501
2014-02-28 125.501
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关于python - 使用均值填写 Pandas 数据框中的缺失值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/34972297/