这是用熊猫中列的平均值替换字符串的正确方法吗？答案

【问题标题】：Is this the correct way to replace a string with the mean of a column in pandas?这是用熊猫中列的平均值替换字符串的正确方法吗？
【发布时间】：2021-10-12 16:01:21
【问题描述】：

我有这个数据框，其中在数据框的某些列中有“无”一词作为字符串。我正在尝试用列的平均值替换该字符串。这是正确的方法吗，因为它不起作用：

X["column"] = X["column"].replace(to_replace="None", value = X["column"].mean())

非常感谢！

【问题讨论】：

是“None”这个词还是python None？
我认为“None”（单词“None”作为字符串），我认为（python）None 的行为会像 NaN。
对，所以我想问题是哪一部分是问题所在。如果它是 python None，那么平均值将是正确的，但不会被替换。如果是“无”这个词，则无法计算平均值。 “它不工作”并没有提供任何信息。

标签： python pandas dataframe mean

【解决方案1】：

您首先需要将“None”替换为 NaN 才能计算均值。然后fillna 带有值：

df['column'] = df['column'].replace("None", float('nan'))
df['column'] = df['column'].fillna(df['column'].mean())

【讨论】：

嗨！非常感谢。这是我现在的代码，您建议的第一行有效，但由于某种原因 fillna() 无效。这是我的代码：X["cough"] = X["cough"].replace("None", float('nan')) X["cough"] = X["cough"].fillna(X["cough"].mean())。第一次替换有效，但不幸的是 fillna() 无效。