用平均值填充NaN值的一种更快的方法

是使用Pandas库中的fillna()函数。该函数可以将DataFrame或Series中的NaN值替换为指定的值，其中平均值是一种常用的替代值。

具体步骤如下：

1. 导入Pandas库：import pandas as pd
2. 读取数据：data = pd.read_csv('data.csv')（假设数据保存在名为data.csv的文件中）
3. 计算平均值：mean_value = data.mean()
4. 使用fillna()函数填充NaN值：data_filled = data.fillna(mean_value)

这样，data_filled中的NaN值将被平均值所替代。这种方法的优势在于简单快捷，适用于大规模数据处理。

应用场景：

• 数据预处理：在数据分析和机器学习任务中，经常需要对缺失值进行处理。用平均值填充NaN值是一种常见的处理方式。
• 数据清洗：在清洗数据时，可以使用平均值填充缺失值，以保持数据的完整性。

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