如何用每个对应列的平均值替换 pandas DataFrame 中的 NaN 值?
用 pandas DataFrame 中的列平均值替换 NaN 值
在 pandas DataFrame 中,可能会出现 NaN 值,需要用适当的值替换用于数据分析。本文解决了用每个相应列的平均值替换 NaN 的挑战。
与 numpy 数组不同,pandas DataFrame 无法直接应用 numpy 数组使用的平均技术。相反,DataFrame.fillna 方法提供了一个简单的解决方案。
使用 DataFrame.fillna
要使用列平均值填充 NaN 值,请使用以下代码:
<code class="python">import pandas as pd # Create a DataFrame with NaN values df = pd.DataFrame({ 'A': [-0.166919, -0.297953, -0.120211, np.nan, np.nan, -0.788073, -0.916080, -0.887858, 1.948430, 0.019698], 'B': [0.979728, -0.912674, -0.540679, -2.027325, np.nan, np.nan, -0.612343, 1.033826, 1.025011, -0.795876], 'C': [-0.632955, -1.365463, -0.680481, 1.533582, 0.461821, np.nan, np.nan, np.nan, -2.982224, -0.046431] }) print("Original DataFrame with NaN values:") print(df) # Calculate column means column_means = df.mean() print("\nColumn means:") print(column_means) # Replace NaN values with column means df_filled = df.fillna(column_means) print("\nDataFrame with NaN values replaced by column means:") print(df_filled)</code>
示例:
考虑以下具有 NaN 值的 DataFrame:
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
使用 DataFrame。 fillna,NaN 值替换为列平均值:
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
因此,NaN 值已替换为适当的列平均值。
以上是如何用每个对应列的平均值替换 pandas DataFrame 中的 NaN 值?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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