python - 将整个数据框中的 NaN 值替换为其他值的平均值

Question

我有几个 DataFrame(DataFrame 具有相同的索引和列结构)。问题是这些数据框中存在 NaN 值。

我想用其他 DataFrame 对应值的平均值替换这些 NaN 值。

例如，让我们看一下 3 个数据帧。

DataFrame1 与 1:M2 NaN:

   M1   M2    M3        
0  1    1     2  
1  8   NaN    9 
2  4    2     7       
3  9    6     3  

DataFrame 2 在 0:M3 处具有 NaN 值:

   M1   M2    M3        
0  2    3    NaN  
1  1    1     6 
2  1    2     9       
3  4    6     2

数据帧3:

   M1   M2    M3        
0  1    4     2  
1  2    9     1 
2  1    6     5       
3  1    NaN     4

因此，我们将第一个 DataFrame 中的 NaN 替换为 5 (9+1)/2。第二个 NaN 应替换为 2，因为 (2+2)/2，第三个 NaN 应替换为 6，依此类推。

有什么好的、优雅的方法吗？

Answer 1

这是使用numpy.nanmean的一种方法。

avg = np.nanmean([df1.values, df2.values, df3.values], axis=0)

for df in [df1, df2, df3]:
    df[df.isnull()] = avg
    df = df.astype(int)

注意:由于 np.nan 是 float，我们显式转换回 int。