如何访问pandas中的透视表来填充原始数据帧中的NaN值？

Question

我有一个原始数据框架，其中包含来自房地产的信息。为了在每m2的美元价格列中填充NaN值，我制作了一个多索引透视表，该表具有按m2覆盖的属性类型、地点和表面划分的每m2价格的平均值。现在，我想在原始数据框的每m2价格列中迭代，用我在数据透视表中创建的值填充NaN值。

透视表编码：

df6 = df4.pivot_table( values=['price_usd_per_m2'], 
                       index=['cuartiles_superficie_cubierta'],
                       columns=['localidad','property_type'], 
                       aggfunc=['mean'])

Answer 1

我不确定我的理解是否正确，您介意展示一下您的数据表是什么样子的吗？根据您的问题，您已经对平均值进行了计算，并且希望在透视之前替换原表中的NaN。

如果您在透视表中使用平均值填充NaN，然后只按您所希望的那样转换回原始结构，这是否可行？

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如果我的回答无济于事，我很抱歉，我只是想学习如何解决问题。我也会向其他在这个问题上提供建议的人学习。