pandas DataFrame：用列的平均值替换nan值

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pandas DataFrame：用列的平均值替换nan值

我有一个pandas DataFrame，大部分填充了实数，但有一些nan的值。

我该如何用它所在列的平均值来替换nan值？

这个问题与这个问题非常相似：numpy array: replace nan values with average of columns，但不幸的是，那里给出的解决方案对于pandas DataFrame不起作用。

admin 更改状态以发布 2023年5月22日
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2 答案

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尝试：

sub2['income'].fillna((sub2['income'].mean()), inplace=True)

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您可以直接使用DataFrame.fillna来填充nan：

In [27]: df 
Out[27]: 
          A         B         C
0 -0.166919  0.979728 -0.632955
1 -0.297953 -0.912674 -1.365463
2 -0.120211 -0.540679 -0.680481
3       NaN -2.027325  1.533582
4       NaN       NaN  0.461821
5 -0.788073       NaN       NaN
6 -0.916080 -0.612343       NaN
7 -0.887858  1.033826       NaN
8  1.948430  1.025011 -2.982224
9  0.019698 -0.795876 -0.046431
In [28]: df.mean()
Out[28]: 
A   -0.151121
B   -0.231291
C   -0.530307
dtype: float64
In [29]: df.fillna(df.mean())
Out[29]: 
          A         B         C
0 -0.166919  0.979728 -0.632955
1 -0.297953 -0.912674 -1.365463
2 -0.120211 -0.540679 -0.680481
3 -0.151121 -2.027325  1.533582
4 -0.151121 -0.231291  0.461821
5 -0.788073 -0.231291 -0.530307
6 -0.916080 -0.612343 -0.530307
7 -0.887858  1.033826 -0.530307
8  1.948430  1.025011 -2.982224
9  0.019698 -0.795876 -0.046431

fillna的文档字符串说value应该是一个标量或字典，但它似乎也可以使用Series。如果您想传递一个字典，可以使用df.mean().to_dict()。

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