有没有办法将Dataframe中的特定值分别替换为其他值？
有没有办法将Dataframe中的特定值分别替换为其他值？
提问于 2020-06-25 01:29:54
我目前正在做一个机器学习项目，我必须用每列的均值替换-99值(nan)。但是，我不能设法替换正确的值，只能替换所有列中的第一个值。因此，我需要的是每列的平均值，而不是该列的-99。
我首先给出每一列的均值：
mean_miss = []
for i in df_train[vars_ind_numeric]:
mean_miss = df_train[vars_ind_numeric].mean()然后传递：
for var in df_train[vars_ind_numeric]:
df_train[vars_ind_numeric]=df_train[vars_ind_numeric]\
.replace(nan, mean_miss[var])有什么办法解决这个问题吗？提前感谢
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2020-06-25 01:49:05
如果你要找的是用列均值填充每一列中的NA值，这里有一个解决方案(对于虚拟数据)：
df = pd.DataFrame({"a": range(10), "b": range(10, 20)})
df.loc[5, "a"] = np.NaN
df.loc[9, "a"] = np.NaN
df.loc[7, "b"] = np.NaN生成的数据为：
a b
0 0.0 10.0
1 1.0 11.0
2 2.0 12.0
3 3.0 13.0
4 4.0 14.0
5 NaN 15.0
6 6.0 16.0
7 7.0 NaN
8 8.0 18.0
9 NaN 19.0平均值为：
print(df.mean())
a 3.875000
b 14.222222
dtype: float64现在，进行实际的计算：
df.fillna(df.mean())
a b
0 0.000 10.000000
1 1.000 11.000000
2 2.000 12.000000
3 3.000 13.000000
4 4.000 14.000000
5 3.875 15.000000
6 6.000 16.000000
7 7.000 14.222222
8 8.000 18.000000
9 3.875 19.000000页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/62560799
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