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使用.apply()根据NaN值更改DataFrame

使用.apply()根据NaN值更改DataFrame是一种在数据分析和处理中常用的技术。DataFrame是Pandas库中的一个数据结构，类似于表格，由多个列组成。

.apply()方法可以应用于DataFrame的列或行，用于对每个元素进行自定义的操作。当DataFrame中存在NaN值时，可以使用.apply()方法来根据NaN值进行相应的更改。

具体步骤如下：

定义一个函数，用于处理NaN值。该函数可以根据需求进行自定义，例如可以使用均值、中位数、众数等来填充NaN值，也可以根据其他列的值进行计算来填充NaN值。
使用.apply()方法将定义的函数应用于DataFrame的列或行。可以通过指定axis参数来选择是对列还是行进行操作。

下面是一个示例：

假设有一个DataFrame df，包含两列A和B，其中存在NaN值。我们想要根据列A的均值来填充列B中的NaN值。

import pandas as pd
import numpy as np

# 定义函数，根据均值填充NaN值
def fill_nan_with_mean(x):
    if pd.isnull(x['B']):
        return df['A'].mean()
    else:
        return x['B']

# 应用函数
df['B'] = df.apply(fill_nan_with_mean, axis=1)

在上述示例中，我们首先定义了一个函数fill_nan_with_mean，该函数接受一个参数x，表示DataFrame的一行数据。函数判断列B的值是否为NaN，如果是，则返回列A的均值，否则返回列B的原值。

然后，我们使用.apply()方法将fill_nan_with_mean函数应用于DataFrame的每一行，通过指定axis=1来表示按行操作。最终，列B中的NaN值将被均值填充。

这种方法可以根据具体需求进行灵活的调整，例如可以使用其他统计量来填充NaN值，或者根据其他列的值进行计算来填充NaN值。

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相关搜索:Dataframe.multiply方法生成NaN值 Pandas DataFrame apply返回None值 Pandas dataframe:使用regex根据条件更改字符串值 Python dataframe使用.apply代替for循环 Python使用apply函数跳过Nan Python根据条件更改DataFrame中的行值使用.apply将nan行重编码为不同的值使用apply方法修改DataFrame 使用GroupBy apply时保留NaN组在DataFrame中找不到NaN值

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Python开发之Pandas的使用

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Pandas中文官档~基础用法3

dtype: float64 默认情况下，apply() 调用的函数返回的类型会影响 DataFrame.apply 输出结果的类型。...这些选项决定了列表型返回值是否扩展为 DataFrame。用好 apply() 可以了解数据集的很多信息。...() 有一个参数 raw，默认值为 False，在应用函数前，使用该参数可以将每行或列转换为 Series。...这里使用与前例类似的 DataFrame： In [152]: tsdf = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 3), columns=['A', 'B', 'C'],...DataFrame 的 applymap() 及 Series 的 map() ，支持任何接收单个值并返回单个值的 Python 函数。

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（二十四）

这里有一个类似的例子，使用 DataFrame.apply()： In [25]: def f(s): ....: s.pop("a") ....: return s ....:...选择特殊值 np.nan（非数字）作为 NumPy 类型的 NA 值，并且有一些 API 函数如 DataFrame.isna() 和 DataFrame.notna() 可以用于各种 dtypes 来检测...下面是一个类似的例子，使用了 DataFrame.apply()： In [25]: def f(s): ....: s.pop("a") ....: return s ....:...选择了特殊值 np.nan（Not-A-Number）作为 NumPy 类型的 NA 值，并且有像 DataFrame.isna() 和 DataFrame.notna() 这样的 API 函数，可以用于跨...选择了特殊值 np.nan（非数字）作为 NumPy 类型的 NA 值，还有像 DataFrame.isna() 和 DataFrame.notna() 这样的 API 函数，可以跨数据类��用于检测

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