在熊猫中用平均值和模式替换缺失值

Question

我在熊猫中有以下数据框 C1      C2       C3 10      a        b 10      a        b ?       c        c ?       ?        b 10      a        b 10      ?        ?我想?在适用的地方用平均值和模式替换我想要的数据框是 C1      C2       C3 10      a        b 10      a        b 10      c        c 10      a        b 10      a        b 10      a        b 我试过跟随熊猫，但没有奏效。 df[df['C1'] == '?'] = df[df['C1' != '?'].mean()

Answer 1

您需要分别处理数字和非数字列

df.replace('?', np.nan, inplace = True)

df['C1'] = df['C1'].astype(float)

df['C1'] = df['C1'].astype(float).fillna(df['C1'].mean())

non_numeric = ['C2', 'C3']

df[non_numeric]=df[non_numeric].fillna(df.mode().iloc[0])

    C1      C2  C3

0   10.0    a   b

1   10.0    a   b

2   10.0    c   c

3   10.0    a   b

4   10.0    a   b

5   10.0    a   b