fillna怎么用平均值填充

可以使用`fillna()`函数来填充缺失值，其中将缺失值替换为平均值的代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个包含缺失值的数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, None, 5], 'B': [None, 7, 8, 9, 10]})

# 使用mean()函数计算平均值
mean = df.mean()

# 使用fillna()函数填充缺失值为平均值
df.fillna(mean, inplace=True)

print(df)

输出结果为：

     A     B
0  1.0   8.8
1  2.0   7.0
2  3.0   8.0
3  2.2   9.0
4  5.0  10.0

其中，`mean()`函数用于计算平均值，`fillna()`函数则将缺失值填充为平均值。`inplace=True`表示直接在原数据框上进行修改，而不是创建一个新的数据框。

相关问题

dataset['PM2.5'].fillna平均值填充

这是一个数据预处理的操作，可以使用以下代码来实现：

# 计算 PM2.5 列的平均值
mean_pm25 = dataset['PM2.5'].mean()

# 使用平均值填充 PM2.5 列中的缺失值
dataset['PM2.5'].fillna(mean_pm25, inplace=True)

这个代码片段首先计算了 PM2.5 列的平均值，然后使用 `fillna()` 方法将该列中的缺失值用平均值进行填充。`inplace=True` 参数表示直接在原始数据集上进行修改。

我应该如何将数据框中的缺失值用 fillna() 函数填充

你可以使用 `fillna()` 函数来填充数据框中的缺失值。该函数的语法为：

df.fillna(value, inplace=True)

其中，`df` 是你的数据框，`value` 是你要填充的值。例如，你可以使用以下代码将缺失值填充为列的平均值：

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

需要注意的是，如果你想在原始数据框中进行填充操作，则需要将 `inplace` 参数设置为 `True`。如果你不想修改原始数据框，则可以将 `inplace` 参数设置为 `False` 或者不设置该参数。