Python数据框：定义函数将每列的NaN值替换为每列的均值

Question

我有一个数据集（df）：

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我想写一个Python的if/else函数，把每一列中的NaN值（缺失值）替换成该列的平均值。

我找到了一种简单的方法，不用def函数：

df2 = df.apply(lambda x: x.fillna(x.mean()), axis = 0)

但是我也想知道，如何用def函数来实现同样的效果？我试过：

import pandas as pd
import numpy as np

def my_func(x):
if x is None:
return x.mean()
else:
return x

df2 = df.apply(lambda x : my_func(x), axis=1)

但这个方法不行。谢谢大家的建议！

Answer 1

通过使用评论中提供的解决方案，你可以这样做：

def fill_nan_with_mean(df):
    means = df.mean()
    df.fillna(means, inplace=True)

如果你想指定某一列的话：

def fill_nan_with_mean(df, column_name):

    mean_value = df[column_name].mean()
    df[column_name].fillna(mean_value, inplace=True)