将一个数据框中的零值列替换为另一个数据框中同名列的平均值

Question

我有两个数据框，df1 和 df2，每个数据框的列数和列名相同，但行数不同。基本上，df2 中有很多列都具有 0 值。

我想要完成的是 df2 中所有值为零的列都被替换为相同列名的平均值（平均值）（如 df1 中）。

所以，如果 df1 的结构如下：-

Column1 Column2 ------    Column n
0.4      2.3               1.7
0.7      2.5               1.4
0.1      2.1               1.2

而 df2 的结构如下：-

Column1 Column2 ------    Column n
0      2.3                1.7
0      2.5               1.4
0      2.1               1.2

我想用 df1 中映射的同一列的平均值替换 column1（以及 df2 中的任何其他全零列）。 所以，最后，df2 看起来像：-

Column1 Column2 ------    Column n
0.4      2.3               1.7
0.4      2.5               1.4
0.4      2.1               1.2

（df2 的第 1 列中的所有零值都替换为 df1 中第 1 列的平均值。

我对此很陌生，并且检查了其他选项，例如 fillna() 和 replace()，但无法完全完成我想要的。非常感谢这方面的任何帮助。

Answer 1

将DataFrame.mask 与mean 一起使用：

df = df2.mask(df2 == 0, df1.mean(), axis=1)
print (df)
   Column1  Column2  Column n
0      0.4      2.3       1.7
1      0.4      2.5       1.4
2      0.4      2.1       1.2

numpy 替代 numpy.where 应该在大型 DataFrame 中工作得更快：

df = pd.DataFrame(np.where(df2 == 0, df1.mean(), df1), 
                  index=df1.index,
                  columns=df1.columns)
print (df)
   Column1  Column2  Column n
0      0.4      2.3       1.7
1      0.4      2.5       1.4
2      0.4      2.1       1.2