Python Pandas-df.fillna（df.mean（））不处理多索引数据帧

这是我的密码：

df.head(20)
df = df.fillna(df.mean()).head(20)

结果如下：

有很多

我想用平均数替换NaN，我使用了df.fillnadf.mean，但没用

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有什么问题吗

数据帧中的每列在第0行和第1行中至少有一个非数值。当您将.mean应用于数据帧时，它将跳过案例中的所有非数字列，即所有列。因此，NAN不会被替换。解决方案：删除非数字行。

我找到了！！在替换NaN编号之前，我首先需要重置索引。 代码如下：

df = df.reset_index()
df = df.fillna(df.mean())

现在一切都好了

这对我有用

for i in df.columns:
  df.fillna(df[i].mean(),inplace=True)

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我认为问题可能是您的列不是float或int类型。检查df.dtypes。如果返回对象，则表示不起作用。使用df.astype更改类型

请求社区关闭此问题，因为此问题已经解决。@JoeFerndz关闭问题并不意味着它有解决方案。一个问题只有在出现问题时才会被关闭，并且在当前状态下不应该被回答。@ModusTollens，2018年3月22日boure Li的回复称它有效。不幸的是，自那以后，这家公司一直没有关闭。如果我们想保持开放，一切都好。@JoeFerndz也许你说的是接受答案？问题不会在堆栈溢出时被回答而关闭，关闭问题在该站点上意味着非常具体的事情：某个问题在其当前状态下是离题的或不可回答的。所以我不确定你在评论什么。@JoeFerndz看起来像是一个评论