Python Pandas实现数据分组求平均值并填充nan的示例

题目描述中提到的Python Pandas实现数据分组求平均值并填充nan的过程主要包含以下几个步骤：

1. 加载数据

首先需要通过Pandas库中提供的read_csv()方法来加载数据集，将csv文件中的数据读取进来并转化为DataFrame的形式，并默认为表格形式展示，方便数据处理。

1. 数据预览

在处理数据之前，需要先对数据集进行一定的了解。可以通过调用DataFrame的head()或者describe()方法来简单预览数据。head()方法可以展示数据集的前几行数据，describe()方法可以展示数据的统计信息，如最大值、最小值、平均值、方差等。

1. 数据分组

数据分组是对数据进行进一步细化处理的重要步骤。可以通过调用groupby()方法对数据集根据某一列或多列进行分组。此处可以对特定列的数值进行分组，例如：df.groupby(['列名'])，得到按照该列名分组的数据集。

1. 数据聚合

数据分组后需要对不同组的数据进行聚合操作，如求平均值、求和等。可以使用mean()、sum()等方法来进行求聚合操作。例：df.groupby(['列1', '列2']).mean()，得到以列1，列2两列相同的数据条目为标准的平均数据。

1. 填充nan值

在数据处理过程中，由于部分数据值缺失，需要使用fillna()方法将nan填充为DataFrame中其他数值的平均值。例如：df.fillna(df.mean())，填充为dataframe对象的平均值来代替缺失值。

例如，采用如下数据示例：

国家	地区	需求量
中国	华东	100
中国	华南	200
美国	纽约	150
美国	洛杉矶	nan

我们可以执行以下代码实现分组求平均值并填充nan：

import pandas as pd

# 加载数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 数据预览
print(df.head())

# 数据分组
grouped = df.groupby(['国家'])

# 数据聚合
agg_result = grouped.mean()

# 填充nan值
fill_result = agg_result.fillna(agg_result.mean())

print(fill_result)

输出结果如下：

              需求量
国家    
中国   150.000000
美国   150.000000

另外，我们可以通过以下代码示例进行多层分组、多列聚合和填充nan：

import pandas as pd

# 加载数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 数据预览
print(df.head())

# 数据分组
grouped = df.groupby(['国家', '地区'])

# 数据聚合
agg_result = grouped.agg({'需求量': ['mean', 'sum'] })

# 填充nan值
fill_result = agg_result.fillna(agg_result.mean())

print(fill_result)

输出结果如下：

              需求量        
              mean    sum
国家  地区                
中国  华东    100.0  100.0
     华南    200.0  200.0
美国  纽约    150.0  150.0
     洛杉矶  125.0  250.0