Question

我正在使用的数据框有一个年龄列，称为年龄。 age列中的条目是无意义的，因为它的值大于101且小于1。age列也具有空条目。

我想删除无效年龄的行。然后，我想用剩余的平均年龄填充空条目。

df = df[(df.age <102) & (df.age > 0)]

当我这样做时，它不仅会丢弃无意义的年龄，还会丢弃空条目。我考虑过先填充均值，但我不想包含无意义的年龄并曲解均值。

Answer 1

这至少可以通过两种方式完成：

方法一：

还保留面具中的nan个值：

df = df[((df.age <102) & (df.age > 0))|(df.age.isnull())]

，然后填写nan值：

df = df.fillna(df.age.mean())

方法二：

通过仅在屏蔽的数据帧上应用nan来填充mean值：

df = df.fillna(df[((df.age <102) & (df.age > 0))]["age"].mean())

然后套上面具：

df = df[((df.age <102) & (df.age > 0))]