提取a列b值下的c值

首先使用分组的思想，对a列b值下的c值进行整合观察。

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pay = df1.groupby('*位')["c列变量名"].describe()
pay

这里想要补充的一点是其他的求分位数的方法。

其他求分位数的方法

n = np.percentile(z_df['天数'],(20,40), interpolation='midpoint')
print('天数分位数',a)

这句求解分位数的代码非常灵活，可以通过修改数值而达到自由求解不同分位数的方法。

第一列被作为了索引值无法引用变量怎么办？

得到描述性统计结果表如下所示，可以看到，结果的第一列被作为了索引值，导致在后续代码中想引用这个变量却无法引用。

解决办法：

复制索引列，新增一列变量：

cols = ['*位'] + list(df1.columns)
dangpay.index += 1
dangpay['*位'] = dangpay.index

取出来的值还是表格形式怎么办？

这个时候我想取【*位】为22的中位数值，得到的结果还是表格的形式，并不能赋值给某个变量。

解决办法：

因此需要对该语句加上后缀，只取其数值。只取值的情况，在变量搜索后加**.values**就好

res = dangpay[dangpay.*位==a][['50%']].values

或者

import numpy as np
new_res =  res.astype(np.int)

取出的便只是数值啦！

填补空值的部分就很简单了。这里要注意的一点是，判断是否为空的语句形式：

if pd.isnull(df1.iloc[i,-1]) ==True

综合填补空值的部分为：

lis = []
for i in range (len(df1)):
    if pd.isnull(df1.iloc[i,-1]) ==True:#倒数第一列变量
        a = df1.iloc[i,5]#第五列变量
        # 取出*位数为a的中位数值
        zws = dangpay[dangpay.*位==a][['50%']].values
        df1.iloc[i,-1] = int(zws)
        lis.append(df1.iloc[i,-1])
        print(df1.iloc[i,-1])
    else:
        lis.append(df1.iloc[i,-1])
        print(df1.iloc[i,-1])
df1['aaa'] = lis

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