<p>首先使用<code>.groupby</code>和<code>.transform</code>列显示按中值分组的数据。最后，用<code>.loc</code>找到0的薪资，并将其设置为薪资中值</p>
<pre><code>#NOTE - the below line of code uses `median` instead of `np.nanmedian`. These will return different results...
#To anyone reading this, please know which one to use according to your situation...
#As you can see the outputs are different between Chester's answer and mine.
df.loc[df['salary'] == 0, 'salary'] = df.groupby('product')['salary'].transform('median')
df
</code></pre>
<p>输出：</p>
<pre><code> product profit bougt_date discount salary
0 A 50 2016-12-01 5 25.0
1 A 50 2017-01-03 4 20.0
2 B 200 2016-12-24 10 100.0
3 A 50 2017-01-18 3 17.5
4 B 200 2017-01-28 15 80.0
5 A 50 2017-01-18 6 15.0
6 B 200 2017-01-28 20 80.0
7 A 50 2017-04-18 6 17.5
8 B 200 2017-12-08 25 80.0
9 A 50 2017-11-18 6 20.0
10 B 200 2017-08-21 20 90.0
11 B 200 2017-12-28 30 110.0
12 A 50 2018-03-18 10 17.5
13 B 300 2018-06-08 45 100.0
14 B 300 2018-09-20 50 60.0
15 A 50 2018-11-18 8 45.0
16 B 300 2018-11-28 35 80.0
</code></pre>
将列中的0替换为列中的groupby中位数
回答此问题可获得 20 贡献值，回答如果被采纳可获得 50 分。
<p>我有一个数据框，如下所示。这是2016年12月至2018年11月两种保健产品的销售数据</p>
<pre><code>product profit bougt_date discount salary
A 50 2016-12-01 5 25
A 50 2017-01-03 4 20
B 200 2016-12-24 10 100
A 50 2017-01-18 3 0
B 200 2017-01-28 15 80
A 50 2017-01-18 6 15
B 200 2017-01-28 20 0
A 50 2017-04-18 6 0
B 200 2017-12-08 25 0
A 50 2017-11-18 6 20
B 200 2017-08-21 20 90
B 200 2017-12-28 30 110
A 50 2018-03-18 10 0
B 300 2018-06-08 45 100
B 300 2018-09-20 50 60
A 50 2018-11-18 8 45
B 300 2018-11-28 35 0
</code></pre>
<p>从上面我想用列乘积的groupby中位数替换0 salary</p>
<p>说明：</p>
<pre><code>A : 15, 20, 20, 25, 45
So the median = 20.
B : 60, 80, 90, 100, 100, 110
So the median = 95.
</code></pre>
<p>预期产量</p>
<pre><code>product profit bougt_date discount salary
A 50 2016-12-01 5 25
A 50 2017-01-03 4 20
B 200 2016-12-24 10 100
A 50 2017-01-18 3 20
B 200 2017-01-28 15 80
A 50 2017-01-18 6 15
B 200 2017-01-28 20 95
A 50 2017-04-18 6 20
B 200 2017-12-08 25 95
A 50 2017-11-18 6 20
B 200 2017-08-21 20 90
B 200 2017-12-28 30 110
A 50 2018-03-18 10 20
B 300 2018-06-08 45 100
B 300 2018-09-20 50 60
A 50 2018-11-18 8 45
B 300 2018-11-28 35 95
</code></pre>
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