2024-03-28 14:38:39 发布
网友
我有一个pandas数据框,其中大部分都是实数,但也有一些nan值。
nan
如何将nan替换为列所在位置的平均值?
这个问题与这个问题非常相似:numpy array: replace nan values with average of columns但是,不幸的是,给出的解决方案对于pandas数据帧不起作用。
尝试:
sub2['income'].fillna((sub2['income'].mean()), inplace=True)
In [16]: df = DataFrame(np.random.randn(10,3)) In [17]: df.iloc[3:5,0] = np.nan In [18]: df.iloc[4:6,1] = np.nan In [19]: df.iloc[5:8,2] = np.nan In [20]: df Out[20]: 0 1 2 0 1.148272 0.227366 -2.368136 1 -0.820823 1.071471 -0.784713 2 0.157913 0.602857 0.665034 3 NaN -0.985188 -0.324136 4 NaN NaN 0.238512 5 0.769657 NaN NaN 6 0.141951 0.326064 NaN 7 -1.694475 -0.523440 NaN 8 0.352556 -0.551487 -1.639298 9 -2.067324 -0.492617 -1.675794 In [22]: df.mean() Out[22]: 0 -0.251534 1 -0.040622 2 -0.841219 dtype: float64
每列应用该列的平均值并填充
In [23]: df.apply(lambda x: x.fillna(x.mean()),axis=0) Out[23]: 0 1 2 0 1.148272 0.227366 -2.368136 1 -0.820823 1.071471 -0.784713 2 0.157913 0.602857 0.665034 3 -0.251534 -0.985188 -0.324136 4 -0.251534 -0.040622 0.238512 5 0.769657 -0.040622 -0.841219 6 0.141951 0.326064 -0.841219 7 -1.694475 -0.523440 -0.841219 8 0.352556 -0.551487 -1.639298 9 -2.067324 -0.492617 -1.675794
您只需使用^{}直接填充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
文档字符串fillna表示value应该是标量或dict,但是,它似乎也可以与Series一起工作。如果要传递dict,可以使用df.mean().to_dict()。
fillna
value
Series
df.mean().to_dict()
尝试:
每列应用该列的平均值并填充
您只需使用^{} 直接填充
nan
:文档字符串
fillna
表示value
应该是标量或dict,但是,它似乎也可以与Series
一起工作。如果要传递dict,可以使用df.mean().to_dict()
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