pandas填充平均值

好的，我可以回答这个问题。如果你想使用 Pandas 填充平均值，可以使用 DataFrame.mean() 方法获取均值，然后使用 DataFrame.fillna() 方法填充缺失值。例如，如果你的 DataFrame 名称为 df，可以使用以下代码：

mean = df.mean()
df.fillna(mean, inplace=True)

这将使用均值填充 DataFrame 中的缺失值。

相关问题

pandas 利用平均值填充缺失值

可以使用pandas中的fillna()函数来填充缺失值，其中缺失值可以用列的平均值进行填充。具体操作步骤如下：

1. 首先读取含有缺失值的DataFrame。

2. 使用mean()函数计算每一列的平均值。

3. 使用fillna()函数填充缺失值，填充值为每一列的平均值。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取含有缺失值的DataFrame
df = pd.read_csv('data.csv')

# 计算每一列的平均值
mean_values = df.mean()

# 使用每一列的平均值填充缺失值
df.fillna(mean_values, inplace=True)

# 输出结果
print(df)

其中，`data.csv`是含有缺失值的csv文件。`inplace=True`表示直接修改原DataFrame，而不是返回一个新的DataFrame。

pandas填充nan值

可以使用`fillna()`方法填充`NaN`值。例如，使用平均值填充`DataFrame`中的所有`NaN`值：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4], 'B': [5, None, 7, 8]})
df.fillna(df.mean(), inplace=True)
print(df)

输出：

     A    B
0  1.0  5.0
1  2.0  6.0
2  2.333333  7.0
3  4.0  8.0

其中，`inplace=True`表示在原始`DataFrame`上进行修改。`mean()`方法计算每列的平均值，并用该值替换`NaN`值。你也可以使用其他方法来计算替换值，例如中位数、众数等。