主に実数で満たされた pandas DataFrame がありますが、nanその中にはいくつかの値も含まれています。
nans を、それが存在する列の平均値に置き換えるにはどうすればよいですか?
この質問は次の質問と非常に似ています:numpy配列: nan値を列の平均に置き換えるしかし、残念ながら、そこで提供されている解決策は pandas DataFrame では機能しません。
ベストアンサー1
簡単にDataFrame.fillnaを直接入力するにはnan:
In [27]: df
Out[27]:
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
In [28]: df.mean()
Out[28]:
A -0.151121
B -0.231291
C -0.530307
dtype: float64
In [29]: df.fillna(df.mean())
Out[29]:
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
のドキュメント文字列では、 はスカラーまたは辞書である必要があるとfillna書かれていますが、も同じように機能するようです。辞書を渡したい場合は、 を使用できます。valueSeriesdf.mean().to_dict()