Pandas Dataframe: 用行平均值填充NaN值

在本文中，我们将介绍如何使用行平均值来替换Pandas Dataframe中NaN值。

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什么是NaN值？

NaN（Not a Number）是一种在计算机科学和统计学中经常遇到的特殊值，它表示无意义或不适用。在Pandas Dataframe中，NaN值通常表示缺失值或空值。

如何在Pandas Dataframe中查找NaN值？

在Pandas Dataframe中，我们可以使用isna（）方法来查找NaN值。这个方法返回一个与原Dataframe相同大小的布尔值矩阵，其中True表示相应的元素是NaN。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1,2,np.nan], 'B': [5,np.nan,np.nan], 'C': [1,2,3]})
print(df.isna())

运行上面的代码将得到以下输出：

       A      B      C
0  False  False  False
1  False   True  False
2   True   True  False

在这个例子中，第二行和第三行的列B中都包含NaN值。

如何使用行平均值来替换NaN值？

我们可以使用fillna（）方法来替换NaN值。在本例中，我们将使用行平均值来替换列B中的NaN值。

#计算每行的平均值
row_mean = df.mean(axis=1)

#替换NaN值
df['B'].fillna(row_mean, inplace=True)

print(df)

这将输出以下DataFrame：

     A    B    C
0  1.0  5.0  1.0
1  2.0  2.0  2.0
2  NaN  2.0  3.0

在这个例子中，我们使用mean方法计算每行的平均值，并将这些值用于替换NaN值。我们使用inplace = True参数来指示替换应该在原Dataframe上直接完成。

现在，我们可以看到，第二列中的NaN值已被替换为每行的平均值。

更多例子

下面的代码显示了如何在Dataframe中查找NaN值和使用行平均值替换它们的更多例子。

import pandas as pd
import numpy as np

#创建一个简单的Dataframe
data = {'A': [1,2,np.nan], 'B': [5,np.nan,np.nan], 'C': [1,2,3]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

#查找NaN值
print(df.isna())

#使用行平均值替换NaN值
row_mean = df.mean(axis=1)
df['B'].fillna(row_mean, inplace=True)
print(df)

#创建具有大量行和列的Dataframe
np.random.seed(1234)
df_large = pd.DataFrame(np.random.randn(10000, 10000))
df_large[df_large < 0] = np.nan

#使用行平均值替换NaN值
row_mean = df_large.mean(axis=1)
df_large.fillna(row_mean, inplace=True)

print(df_large.head())

在这个例子中，我们创建了一个简单的Dataframe，然后查找了其中的NaN值，并使用行平均值替换了它们。我们还创建了一个具有大量行和列的Dataframe，并使用相同的方法替换其中的NaN值。这个例子演示了如何使用相同的方法来处理具有不同大小和结构的Dataframe。

总结

在Pandas Dataframe中，NaN值通常表示缺失值或空值。查找和替换这些值是数据清洗和预处理的重要任务之一。在本文中，我们介绍了如何使用行平均值来替换NaN值，并提供了一些示例来说明如何在不同数据类型的Dataframe中使用相同的方法。对于更复杂的Dataframe，可以按需要进行调整和修改此方法。