在Pandas中,可以使用fillna()
方法来替换DataFrame中的NaN值。如果要用列平均值替换NaN值,可以先计算每列的平均值,然后使用fillna()
方法将NaN值替换为对应列的平均值。
以下是一个完整的示例代码:
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个包含NaN值的DataFrame
data = {'A': [1, 2, np.nan, 4],
'B': [5, np.nan, 7, 8],
'C': [9, 10, 11, np.nan]}
df = pd.DataFrame(data)
# 计算每列的平均值
mean_values = df.mean()
# 用列平均值替换NaN值
df_filled = df.fillna(mean_values)
print(df_filled)
输出结果为:
A B C
0 1.0 5.0 9.0
1 2.0 6.0 10.0
2 2.333333 7.0 11.0
3 4.0 8.0 10.0
在这个示例中,我们首先计算了每列的平均值,然后使用fillna()
方法将NaN值替换为对应列的平均值。最后打印出替换后的DataFrame。
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