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大pandasDataFrame：用列的平均值replacenan值

我已经有了一个大部分都是实数的pandas数据框，但是也有一些nan值。 我怎样才能用列的平均值replacenan s？ 这个问题与这个问题非常相似： numpy数组：将nan值replace为列的平均值，但不幸的是，给定的解决scheme对于pandas DataFrame不起作用。

大pandas用空白/空stringreplaceNaN

我有一个pandas数据框如下所示： 1 2 3 0 a NaN read 1 bl unread 2 c NaN read 我想删除一个空string的NaN值，使它看起来像这样： 1 2 3 0 a "" read 1 bl unread 2 c "" read

Python pandas：检查DataFrame中的值是否为NaN

在pythonpandas中，检查DataFrame是否有一个（或多个）NaN值的最好方法是什么？ 我知道函数pd.isnan ，但是这返回每个元素的布尔值的DataFrame。 这篇文章在这里并不完全回答我的问题。

pandas枢轴表行小计

我正在使用pandas0.10.1 考虑到这个数据框： Date State City SalesToday SalesMTD SalesYTD 20130320 stA ctA 20 400 1000 20130320 stA ctB 30 500 1100 20130320 stB ctC 10 500 900 20130320 stB ctD 40 200 1300 20130320 stC ctF 30 300 800 我怎样才能将每个州的小计分组？ State City SalesToday SalesMTD SalesYTD stA ALL 50 900 2100 stA ctA 20 400 1000 stA […]