极客笔记如何在Pandas中使用平均值填充NAN值？
什么是NaN值？
NaN是“不是数字”的缩写，指的是缺失的或不适用的数据。当数据不可用或没有数据时，NaN值被广泛使用。在数据分析中，NaN值是一个常见的问题，在处理数据之前需要对它们进行处理。
在Pandas中，NaN（不是数字）表示缺失或不适用的数据。 NaN是一个特殊的值，由于Pandas可以理解NaN表示数据缺失，因此可以使用Pandas方法替换或删除此值。
什么是平均值？
平均值是一组数字的总和除以数字的数量。它是数值数据中最常见的汇总统计量之一。平均值通常被视为代表一组数字中间的位置。
如何用平均值填充NaN值？
Pandas中有一个方法fillna，可以用于填充NaN值。我们可以使用列的平均值来填充缺失值，以使数据集不再存在缺失值。
示例如下：
import pandas as pd
# 创建一个包含NaN值的数据集
data_frame = pd.DataFrame({
"A": [1, 2, 3, None, 5],
"B": [None, 7, 8, 9, 10],
"C": [11, 12, 13, 14, None]
})
# 输出数据集
print("原始数据集：\n", data_frame)
# 用列的平均值填充NaN值
data_frame.fillna(data_frame.mean(), inplace=True)
# 输出填充过的数据集
print("填充过的数据集：\n", data_frame)
输出结果：
原始数据集：
A B C
0 1.0 NaN 11.0
1 2.0 7.0 12.0
2 3.0 8.0 13.0
3 NaN 9.0 14.0
4 5.0 10.0 NaN
填充过的数据集：
A B C
0 1.0 8.666667 11.0
1 2.0 7.000000 12.0
2 3.0 8.000000 13.0
3 2.75 9.000000 14.0
4 5.0 10.000000 12.5
可以看到，原始数据集包含NaN值，用每列的平均值进行填充后，可以得到填充过的数据集。
在这个示例中，代码data_frame.fillna(data_frame.mean(), inplace=True)使用每列的平均值来填充NaN值，inplace=True表示原始数据集将被更改，而不是返回一个新的数据集。
其他用法
除了使用平均值填充NaN值之外，Pandas还支持其他方法替换NaN值。以下是这些方法的示例：
使用固定值填充NaN值
import pandas as pd
# 创建一个包含NaN值的数据集
data_frame = pd.DataFrame({
"A": [1, 2, 3, None, 5],
"B": [None, 7, 8, 9, 10],
"C": [11, 12, 13, 14, None]
})
# 输出数据集
print("原始数据集：\n", data_frame)
# 用固定值填充NaN值
data_frame.fillna(0, inplace=True)
# 输出填充过的数据集
print("填充过的数据集：\n", data_frame)
输出结果：
原始数据集：
A B C
0 1.0 NaN 11.0
1 2.0 7.0 12.0
2 3.0 8.0 13.0
3 NaN 9.0 14.0
4 5.0 10.0 NaN
填充过的数据集：
A B C
0 1.0 0.0 11.0
1 2.0 7.0 12.0
2 3.0 8.0 13.0
3 0.0 9.0 14.0
4 5.0 10.0 0.0
在这个示例中，我们使用固定值0来填充NaN值。
使用前一个值填充NaN值
import pandas as pd
# 创建一个包含NaN值的数据集
data_frame = pd.DataFrame({
"A": [1, 2, 3, None, 5],
"B": [None, 7, 8, 9, 10],
"C": [11, 12, 13, 14, None]
})
# 输出数据集
print("原始数据集：\n", data_frame)
# 使用前一个值填充NaN值
data_frame.fillna(method="ffill", inplace=True)
# 输出填充过的数据集
print("填充过的数据集：\n", data_frame)
输出结果：
原始数据集：
A B C
0 1.0 NaN 11.0
1 2.0 7.0 12.0
2 3.0 8.0 13.0
3 NaN 9.0 14.0
4 5.0 10.0 NaN
填充过的数据集：
A B C
0 1.0 NaN 11.0
1 2.0 7.0 12.0
2 3.0 8.0 13.0
3 3.0 9.0 14.0
4 5.0 10.0 14.0
在这个示例中，我们使用“ forward-fill ”（ffill）方法使用每列的前一个值来填充NaN值。
使用后一个值填充NaN值
import pandas as pd
# 创建一个包含NaN值的数据集
data_frame = pd.DataFrame({
"A": [1, 2, 3, None, 5],
"B": [None, 7, 8, 9, 10],
"C": [11, 12, 13, 14, None]
})
# 输出数据集
print("原始数据集：\n", data_frame)
# 使用后一个值填充NaN值
data_frame.fillna(method="bfill", inplace=True)
# 输出填充过的数据集
print("填充过的数据集：\n", data_frame)
输出结果：
原始数据集：
A B C
0 1.0 NaN 11.0
1 2.0 7.0 12.0
2 3.0 8.0 13.0
3 NaN 9.0 14.0
4 5.0 10.0 NaN
填充过的数据集：
A B C
0 1.0 7.0 11.0
1 2.0 7.0 12.0
2 3.0 8.0 13.0
3 5.0 9.0 14.0
4 5.0 10.0 NaN
在这个示例中，我们使用“ backward-fill ”（bfill）方法使用每列的后一个值来填充NaN值。
结论
在Pandas中使用平均值填充NaN值是一种简单而有效的方法。但是，还有其他方法可以替换或删除NaN值，例如使用固定值、前一个值或后一个值。您可以选择最适合您的方法来处理NaN值。对于数据分析人员和数据科学家，正确地处理NaN值是必要的，因为不准确的结果会导致错误的分析，从而导致不正确的预测或决策。
总之，Pandas中的fillna方法可用于填充NaN值，这对于数据分析非常有用。在处理缺失值时，我们可以使用列的平均值、固定值、前一个值或后一个值等方法来填充NaN值。