python – 如何用pandas中的滚动平均值填充nan值

发布时间：2020-12-16 22:30:36 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：我有一个数据框,在几个地方包含nan值.我正在尝试执行数据清理,其中我用之前的五个实例的平均值填充nan值.为此,我提出了以下建议. input_data_frame[var_list].fillna(input_data_frame[var_list].rolling(5).mean(),inplace=True) 但是,这不起作用.它没有填

我有一个数据框,在几个地方包含nan值.我正在尝试执行数据清理,其中我用之前的五个实例的平均值填充nan值.为此,我提出了以下建议.

input_data_frame[var_list].fillna(input_data_frame[var_list].rolling(5).mean(),inplace=True)

但是,这不起作用.它没有填补纳米值.在上述操作之前和之后,数据帧的空计数没有变化.假设我有一个只有整数列的数据帧,如何用前五个实例的平均值填充NaN值？提前致谢.

最佳答案

这应该工作：

input_data_frame[var_list]= input_data_frame[var_list].fillna(pd.rolling_mean(input_data_frame[var_list],6,min_periods=1))

请注意,窗口为6,因为它包含NaN本身的值(不计入平均值).此外,其他NaN值不用于平均值,因此如果在窗口中找到的值少于5个,则根据实际值计算平均值.

例：

df = {'a': [1,1,2,3,4,5,np.nan,np.nan] }
df = pd.DataFrame(data=df)
print df

      a
0   1.0
1   1.0
2   2.0
3   3.0
4   4.0
5   5.0
6   NaN
7   1.0
8   1.0
9   2.0
10  3.0
11  4.0
12  5.0
13  NaN

输出：

（编辑：李大同）

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