如何用平均值填充空值答案

【问题标题】：How to fill null values with mean如何用平均值填充空值
【发布时间】：2018-01-16 22:03:32
【问题描述】：

我有数据：

print (df)
      Sex  Age  SbSp  Parch
0    male   22     1      0
1  female   38     1      0
2  female  NAN     0      0

有一些 NAN 值。我想填写平均值。

我确实用过

df1 = df["Age"].fillna(value=df["Age"].mean()

但这并没有影响我的数据集。

什么问题？

【问题讨论】：

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你是从 csv 读取这个吗？

标签： pandas replace nan

【解决方案1】：

我认为有问题NAN 不是np.nan 值（缺失），而是字符串NANs。所以需要replace然后转换成float：

df['Age'] = df['Age'].replace({'NAN':np.nan}).astype(float)
df["Age"] = df["Age"].fillna(value=df["Age"].mean())

另一个更通用的解决方案是通过to_numeric 和errors='coerce' 将非数字转换为NaNs：

df['Age'] = pd.to_numeric(df['Age'], errors='coerce')
df["Age"] = df["Age"].fillna(value=df["Age"].mean())
print (df)
      Sex   Age  SbSp  Parch
0    male  22.0     1      0
1  female  38.0     1      0
2  female  30.0     0      0

如果使用 read_csv 添加参数na_values 将NANs 转换为np.nan：

df = pd.read_csv(file, na_values='NAN')

【讨论】：

如果我这样做我得到这个错误 TypeError: Cannot compare types 'ndarray(dtype=float64)' and 'str'
对不起，我重写了解决方案。
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