直接使用df.fillna(df.mean())将所有空值填充为mean

如果你想用该列的平均值填充空值，那么你可以使用这个

假设x=df['Item_Weight']这里Item_Weight是列名

这里我们赋值(用x的均值填充x的空值)

df['Item_Weight'] = df['Item_Weight'].fillna((df['Item_Weight'].mean()))

如果你想用一些字符串填充空值，那么使用

这里Outlet_size是列名

df.Outlet_Size = df.Outlet_Size.fillna('Missing')

Try:

sub2['income'].fillna((sub2['income'].mean()), inplace=True)

您可以简单地使用DataFrame。Fillna直接填充楠的:

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

fillna的文档字符串说value应该是标量或字典，然而，它似乎也适用于Series。如果你想传递一个字典，你可以使用df.mean().to_dict()。

使用sklearn库预处理类

from sklearn.impute import SimpleImputer
missingvalues = SimpleImputer(missing_values = np.nan, strategy = 'mean', axis = 0)
missingvalues = missingvalues.fit(x[:,1:3])
x[:,1:3] = missingvalues.transform(x[:,1:3])

注意:在最近的版本中，missing_values参数值更改为np。nan源自nan

Pandas:如何将NaN (NaN)值替换为一列的平均值(平均值)、中位数或其他统计数据

假设你的DataFrame是df，你有一列叫做nr_items。这是:df['nr_items']

如果你想用列的平均值替换你的列df['nr_items']的NaN值:

使用方法.fillna():

mean_value = df [' nr_items '] .mean () df [' nr_item_ave '] = df (' nr_items '] .fillna (mean_value)

我已经创建了一个名为nr_item_ave的新df列来存储新列，其中NaN值被该列的平均值替换。

你在使用平均数时要小心。如果你有异常值，更推荐使用中位数

虽然，下面的代码可以完成工作，但它的性能会受到很大的影响，因为你处理一个#记录100k或更多的DataFrame:

df.fillna(df.mean())

根据我的经验，应该只在需要的地方替换NaN值(无论是Mean还是Median)，而不是在整个DataFrame上应用fillna()。

我有一个包含20个变量的DataFrame，其中只有4个需要NaN值处理(替换)。我尝试了上面的代码(代码1)，以及它的一个稍微修改的版本(代码2)，其中我有选择地运行它。仅适用于具有NaN值的变量

#------------------------------------------------
#----(Code 1) Treatment on overall DataFrame-----

df.fillna(df.mean())

#------------------------------------------------
#----(Code 2) Selective Treatment----------------

for i in df.columns[df.isnull().any(axis=0)]:     #---Applying Only on variables with NaN values
    df[i].fillna(df[i].mean(),inplace=True)

#---df.isnull().any(axis=0) gives True/False flag (Boolean value series), 
#---which when applied on df.columns[], helps identify variables with NaN values

下面是我观察到的性能，因为我一直在增加DataFrame中的#记录

DataFrame与~100k记录

代码1:22.06秒 代码2:0.03秒

DataFrame有~200k条记录

代码1:180.06秒 代码2:0.06秒

DataFrame有大约160万条记录

代码1:代码不停地运行 代码2:0.40秒

DataFrame有大约1300万条记录

代码1:——甚至没有尝试，在看到1.6 Mn记录的性能之后—— 代码2:3.20秒

很抱歉回答这么长!希望这能有所帮助!