Pandas DF用字典平均值替换none值

Pandas是一个基于Python的数据分析库，提供了数据结构和数据分析工具，其中DataFrame（简称为DF）是Pandas最重要的数据结构之一。针对这个问答内容，我们可以给出以下答案：

问题：Pandas DF用字典平均值替换None值

答案： 在Pandas中，我们可以使用fillna()函数来替换DataFrame中的空值。具体来说，对于None值，我们可以先将其转换为NaN（缺失值），然后使用fillna()函数将NaN替换为平均值。

以下是一种实现方法：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含None值的DataFrame
data = {'A': [1, 2, None, 4, 5],
        'B': [None, 2, 3, 4, None],
        'C': [1, None, None, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将None值转换为NaN
df = df.replace(to_replace=None, value=np.nan)

# 计算每列的平均值
mean_values = df.mean()

# 使用平均值填充NaN值
df = df.fillna(mean_values)

print(df)

上述代码首先创建了一个包含None值的DataFrame，然后使用replace()函数将None值替换为NaN。接下来，使用mean()函数计算每列的平均值，并将其存储在mean_values变量中。最后，使用fillna()函数将NaN值替换为平均值。

需要注意的是，上述方法中的平均值计算是针对每列进行的，也可以根据需求选择计算行的平均值。

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