相关疑难解决方法(0)

给定以下数据框：

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'Site':['A','A','A','B','B','B','C','C','C'],
                   'Value':[np.nan,1,np.nan,np.nan,2,2,3,np.nan,3]})

df

    Site    Value
0   A       NaN
1   A       1.0
2   A       NaN
3   B       NaN
4   B       2.0
5   B       2.0
6   C       3.0
7   C       NaN
8   C       3.0

我想用站点的最常见（中位数或平均值）值填充 NaN 值。想要的结果是：

    Site    Value
0   A       1.0
1   A       1.0
2   A       1.0
3   B       2.0
4   B       2.0
5   B       2.0
6   C       3.0
7   C       3.0
8   C       3.0

提前致谢！

更新：这很接近，但没有雪茄：

df['Value']=df.groupby(['Site'])['Value'].fillna(min)

导致...

    Site …