Python:如何填充从另一个数据框列引用的平均值

在Python中，可以使用pandas库来填充一个数据框中的缺失值，其中缺失值可以用另一个数据框中对应列的平均值来填充。下面是一个完善且全面的答案：

在Python中，可以使用pandas库来处理数据框中的缺失值。要填充一个数据框中的缺失值，可以使用fillna()函数，并将缺失值替换为另一个数据框中对应列的平均值。

首先，我们需要导入pandas库：

import pandas as pd

然后，我们可以创建两个数据框，一个是包含缺失值的数据框，另一个是用于填充缺失值的数据框。假设我们有一个包含缺失值的数据框df1和一个用于填充缺失值的数据框df2：

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4, 5],
                    'B': [None, 2, 3, None, 5]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                    'B': [6, 7, 8, 9, 10]})

接下来，我们可以使用fillna()函数来填充缺失值。我们可以通过引用df2中的列来获取平均值，并将其作为参数传递给fillna()函数：

df1['A'] = df1['A'].fillna(df2['A'].mean())
df1['B'] = df1['B'].fillna(df2['B'].mean())

这样，df1中的缺失值将被df2中对应列的平均值填充。

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希望这个答案能够满足您的需求。如果还有其他问题，请随时提问。