Pandas - df.fillna(df.mean()) 不適用於多索引 DataFrame

Question

這是我的代碼：

df.head(20)
df = df.fillna(df.mean()).head(20)

結果如下：

有很多NaN 。

我想用平均數替換NaN ，我使用了df.fillna(df.mean()) ，但沒用。

有什么問題？？

Answer 1

我已經收到了！！ 在替換 NaN 數之前，我首先需要重置索引。 下面是代碼：

df = df.reset_index()
df = df.fillna(df.mean())

現在一切正常！

Answer 2

DataFrame 中的每一列至少有一個非數字值（在行 #0 和部分 #1 中）。 當您將.mean()應用於 DataFrame 時，它​​會跳過所有非數字列（在您的情況下，所有列）。 因此， NaN不會被替換。 解決方案：刪除非數字行。

Answer 3

這對我有用

for i in df.columns:
  df.fillna(df[i].mean(),inplace=True)

Answer 4

我認為問題可能是您的列不是 float 或 int 類型。 檢查 df.dtypes。 如果返回對象則意味着將不起作用。 使用 df.astype() 更改類型