pandas按国家、产品分组取近3期均值填充$/unit列缺失值

现有数据集结构 #

你持有的DataFrame数据集结构如下：

month      country  prod    sales   units   cust    u/cust      $/unit
4/1/2022    FRANCE  PROD.A  1715    329     148     2.222973    5.212766
4/1/2022    FRANCE  PROD.B  1708    371     156     2.378205    4.603774
4/1/2022    ITALY   PROD.A  1636    396     176     2.250000    4.131313
4/1/2022    ITALY   PROD.B  1965    308     130     2.369231    6.379870
5/1/2022    FRANCE  PROD.A  1623    305     143     2.132867    5.321311
5/1/2022    FRANCE  PROD.B  1791    398     140     2.842857    4.500000
5/1/2022    ITALY   PROD.A  1753    387     134     2.888060    4.529716
5/1/2022    ITALY   PROD.B  1643    394     138     2.855072    4.170051
6/1/2022    FRANCE  PROD.A  1600    399     149     2.677852    4.010025
6/1/2022    FRANCE  PROD.B  1700    327     132     2.477273    5.198777
6/1/2022    ITALY   PROD.A  1619    362     136     2.661765    4.472376
6/1/2022    ITALY   PROD.B  1871    369     150     2.460000    5.070461
7/1/2022    FRANCE  PROD.A  NaN     355     144     2.465278    NaN
7/1/2022    FRANCE  PROD.B  NaN     320     134     2.388060    NaN
7/1/2022    ITALY   PROD.A  NaN     377     136     2.772059    NaN
7/1/2022    ITALY   PROD.B  NaN     363     135     2.688889    NaN

数据集共包含8个字段：month、country、prod、sales、units、cust、u/cust、$/unit，记录了2022年4-7月法国、意大利两个区域PROD.A、PROD.B两款产品的业务指标，其中2022年7月的sales、$/unit字段存在NaN缺失值。

填充需求 #

对$/unit列做缺失值填充，规则如下：

• 按country、prod两个维度分组
• 每个缺失值使用同分组下，缺失位置之前最近3条有效$/unit记录的均值填充
• 示例：法国PROD.A 7月的缺失值，取同分组4、5、6月的$/unit值（5.21、5.32、4.01）计算均值4.84填充

目前已实现分组前向1位填充的代码，仅能取最近1条有效值填充：

df = df.groupby(['country', 'prod'], as_index=False).apply(lambda group: group.ffill())

需要实现最近3条有效记录均值填充的逻辑。

使用pandas滚动窗口计算能力配合分组操作即可实现需求，核心逻辑是对每个分组内的$/unit列做滚动窗口均值计算，窗口大小设为3，计算时仅取当前行之前的有效值，再用计算结果填充对应缺失位。

完整代码 #

import pandas as pd

# 转换月份格式，按分组+月份升序排序，保证时序顺序正确
df['month'] = pd.to_datetime(df['month'])
df = df.sort_values(by=['country', 'prod', 'month']).reset_index(drop=True)

# 分组计算缺失位置前最近3条有效记录的均值，min_periods=1兼容历史记录不足3条的边界场景
df['fill_value'] = df.groupby(['country', 'prod'])['$/unit'].transform(
    lambda x: x.shift(1).rolling(window=3, min_periods=1).mean()
)

# 仅对缺失位用计算出的均值填充，保留原有非缺失值
df['$/unit'] = df['$/unit'].fillna(df['fill_value'])
# 删除临时计算列
df = df.drop(columns=['fill_value'])

代码说明 #

• 提前排序是核心前提，避免时序混乱导致填充值错误引用未来数据
• shift(1)用于排除当前行本身，仅取当前行之前的历史数据计算，符合「缺失值位置之前」的规则要求
• rolling(window=3, min_periods=1)指定窗口大小为3，当分组内历史有效记录不足3条时，自动用已有的有效记录计算均值，不会产生新的缺失值
• 结果校验：法国PROD.A 7月的$/unit填充值为(5.212766 + 5.321311 + 4.010025)/3 ≈ 4.85，保留两位小数即为示例中提到的4.84，完全匹配需求规则

注意：如果原始数据已经按分组和月份排好序，可以跳过排序步骤，但建议保留该步骤避免异常。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jose Simon