python - 如何用 numpy 数组的列的平均值填充 nan 值？

Question

我将 pandas 数据帧的一部分转换为 numpy 数组，并且我想用列的平均值填充它的值，类似于我在 pandas 中执行以下操作的方式:

df.fillna(df.mean(), inplace = True)

到目前为止，我能够做到这一点的唯一方法是迭代列。还有别的办法吗？

谢谢!

Answer 1

您可以使用np.where，如下所示:

df = pd.DataFrame({'A': [2, 1, np.nan, 6], 'B': [4, np.nan, 8, np.nan]})

a = df.to_numpy()
print(a)
# [[ 2.  4.]
#  [ 1. nan]
#  [nan  8.]
#  [ 6. nan]]

a = np.where(np.isnan(a), np.nanmean(a, axis=0), a) 
print(a)   

输出:

[[2. 4.]
 [1. 6.]
 [3. 8.]
 [6. 6.]]