将一列中的NaN值替换为同一列的平均值(不是列的空值)，而其他列具有特定值

将一列中的NaN值替换为同一列的平均值是一种数据清洗和处理的常见操作，可以通过以下步骤实现：

1. 导入必要的库和数据集：
2. 导入必要的库和数据集：
3. 计算平均值：
4. 计算平均值：
5. 替换NaN值：
6. 替换NaN值：

完整的代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建示例数据集
data = {'column1': [1, 2, np.nan, 4, 5],
        'column2': [6, np.nan, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算平均值
mean_value = df['column1'].mean()

# 替换NaN值
df['column1'].fillna(mean_value, inplace=True)

print(df)

这样，数据集中的NaN值就会被同一列的平均值替换。

这个方法的优势是简单易行，能够快速处理NaN值，保持数据的完整性。它适用于需要保留原始数据分布特征的情况，例如数据集中的缺失值较少且对整体数据影响较小的情况。

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