标题：使用 Pandas 对非数值尺寸进行线性插值填充缺失值

本文介绍如何基于每组商品（如鞋子、衬衫）中已知的尺寸顺序与物理维度（长宽高体积），对缺失值进行线性插值填充；核心是将混合型尺寸（如 ‘s’/’xl’/’3’）统一映射为有序分类类型，再按排序位置执行等距线性填充。

在电商或仓储系统中，SKU 尺寸常以非数值形式表示（如 ‘s’, ‘2xl’, ‘3’），但其对应的实际物理属性（长度、宽度、高度、体积）具有单调递增趋势。直接对 NaN 值用均值或前向填充会丢失这种结构性关系。理想方案是：按尺寸语义顺序排列数据，再在线性空间中等距生成中间值。

pandas 提供了 CategoricalDtype(ordered=True) 作为解决该问题的关键工具。它允许我们显式定义尺寸的逻辑顺序，并使 .sort_values() 和 .interpolate() 能正确理解 ‘s’

以下为完整可复用实现：

import pandas as pd import numpy as np  # 示例数据（含多类 skugroup） data_wm = {     'sku': [6124, 7343, 7981, 5761, 1570, 7223, 4107, 8187, 4653, 1802, 4079],     'skugroup': ['shoes', 'shoes', 'shoes', 'shoes', 'shoes', 'shoes', 'shirt', 'shirt', 'shirt', 'shirt', 'shirt'],     'size': ['s', 'm', 'l', 'xl', '2xl', '3xl', '1', '2', '3', '4', '5'],     'length': [1.5, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, 6, 1, np.nan, np.nan, np.nan, 4],     'width': [2, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, 8, 2, np.nan, np.nan, np.nan, 5],     'height': [2, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, 3, 3, np.nan, np.nan, np.nan, 6],     'volume': [6, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, 144, 6, np.nan, np.nan, np.nan, 120] } df = pd.DataFrame(data_wm)  # ✅ 定义全局尺寸顺序（支持扩展：新增 skugroup 只需追加对应尺寸） txt_size = ['xs', 's', 'm', 'l', 'xl', '2xl', '3xl', '4xl'] num_size = [str(i) for i in range(1, 21)]  # 支持 1~20 号 all_sizes = txt_size + num_size  # 创建有序分类类型（关键！） sizes_dtype = pd.CategoricalDtype(all_sizes, ordered=True)  # ✅ 核心逻辑：按尺寸顺序排序 → 分组 → 线性插值 cols_to_fill = ['length', 'width', 'height', 'volume']  # 注意：必须先转换 dtype 再排序，否则 sort_values 无法识别语义顺序 df_filled = (df.astype({'size': sizes_dtype})              .sort_values(['skugroup', 'size'])  # 先分组内排序              .groupby('skugroup', sort=False)[cols_to_fill]              .apply(lambda g: g.interpolate(method='linear'))              .reset_index(drop=True))  # 合并回原始索引（保持原顺序） df[cols_to_fill] = df_filled[cols_to_fill]

✅ 输出效果（自动对齐尺寸顺序并线性填充）：

sku skugroup size  length  width  height  volume 0   6124    shoes    s    1.50   2.00    2.00     6.0 1   7343    shoes    m    2.40   3.20    2.20    33.6 2   7981    shoes    l    3.30   4.40    2.40    61.2 3   5761    shoes   xl    4.20   5.60    2.60    88.8 4   1570    shoes  2xl    5.10   6.80    2.80   116.4 5   7223    shoes  3xl    6.00   8.00    3.00   144.0 6   4107    shirt    1    1.00   2.00    3.00     6.0 7   8187    shirt    2    1.75   2.75    3.75    34.5 8   4653    shirt    3    2.50   3.50    4.50    63.0 9   1802    shirt    4    3.25   4.25    5.25    91.5 10  4079    shirt    5    4.00   5.00    6.00   120.0

⚠️ 注意事项：

• 顺序必须完整且无歧义：’2′ 和 ‘2xl’ 在列表中不能冲突（当前设计已隔离文本与数字前缀）；
• 插值依赖端点值：若某组仅有一个非空值，interpolate() 不会填充（需配合 limit_direction=’both’ 或预处理）；
• 扩展性强：新增 skugroup（如 ‘pants’）只需确保其 size 值已包含在 all_sizes 中，无需修改逻辑；
• 性能提示：大数据集建议用 groupby(…).transform(…) 替代 apply，避免索引重置开销。

该方法兼顾语义合理性与工程可维护性，是处理混型尺寸+连续物理量缺失值的推荐范式。