Numpy 如何用熊猫填充沿轴=1的缺失值？

我和nan有一个数据帧

a = np.asarray([[1,2,3],[2,np.nan,4],[np.nan,5,1]])
x = pd.DataFrame(a)
x.fillna(x.mean(axis=1))

我明白了

   0  1  2
0  1  2  3
1  2  3  4
2  2  5  1

非常混乱最后一行不应该是3,5,1？

该

x.fillna（）

仍然是按列操作

x.mean(axis=1)

Out[73]: 
0    2
1    3
2    3
dtype: float64

所以，第一列用2填充，第二列用3填充

如果我尝试

x.fillna（x.mean（axis=1），axis=1）

，我得到

NotImplementedError:当前只能用dict/Series逐列填充

也许一种解决方法是使用转置

x.T.fillna（x.mean（axis=1））.T

---

这方面有什么更新吗？？文件上说，有一个轴的选项，但有相同的错误，

Out[94]: 
   0  1  2
0  1  2  3
1  2  3  4
2  3  5  1