我正在处理Titanic数据集。
我计算df['Age']基于'Sex'和'Pclass'的均值，以将NaN填充到中df['Age']。
代码如下：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('train.csv')
df['Age'] = df.groupby(['Sex','Pclass'])['Age'].transform(lambda x:x.fillna(x.mean()))
这很好用，但是现在，在测试集上，我想用训练集中“ Sex”和“ Pclass”分组的平均年龄值填充NaNs。我可以通过轻松获得这些值df.groupby(['Sex', 'Pclass'])['Age].mean()，但是我无法弄清楚如何重用这些值来填充测试数据帧中的NaN。
谁能帮我？
使用DataFrame.merge与左连接，然后通过替换缺失值Series.fillna有DataFrame.pop：
mean = df1.groupby(['Sex', 'Pclass'], as_index=False)['Age'].mean()
df2 = df2.merge(mean, on=['Sex','Pclass'], how='left', suffixes=('','_'))
df2['Age'] = df2['Age'].fillna(df2.pop('Age_'))
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