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Stan
Asked:2024-04-14 08:10:23 +0000 UTC2024-04-14 08:10:23 +0000 UTC

使用 interpolate() 和 Mean() 函数消除 NaN 变量的问题

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通常，在执行任何数据分析任务之前，您需要验证数据。有必要防止数据集中缺少数值。为此，我使用求平均值和插值的函数。但在每种情况下我都会遇到一个问题。
当data1.mean(axis=1)我收到 TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str' 时。
当data1.interpolate(method ='linear', axis = 1)我收到 TypeError: Cannot interpolate with all object-dtype columns in the DataFrame 时。尝试将至少一列设置为数字数据类型。

我尝试了不同的选项来纠正这种情况，例如，我使用 to_numeric 函数将 str 值转换为 int，但这种方式出现了越来越多的问题（神奇地出现了更多 NaN 值）。与 相同astype(int)。

数据集。这里NaN值为“-”。
在此输入图像描述

你如何解决这个问题？

pandas

1 个回答

  1. Best Answer

    正确读取数据就足够了。

    df = pd.read_excel(r'c:\test\Датасет.xlsx', index_col=0, decimal=',', na_values='-', thousands=' ').interpolate(method='linear', limit_direction='both', axis=1)
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