为啥我在更改 NaN 值后得到 RecursionError

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【中文标题】为啥我在更改 NaN 值后得到 RecursionError【英文标题】:why do i get RecursionError after changing NaN values为什么我在更改 NaN 值后得到 RecursionError 【发布时间】:2021-03-21 04:49:12 【问题描述】:

我通过遍历列更改了 Nan 值,之后当我尝试查看数据框时出现 RecursionError

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

df
 

编辑: 可重现的代码

# import pandas and load cancer data
import pandas as pd 
import numpy as np

df = pd.read_csv("cancer_data_means.csv")

# check which columns have missing values with info()
df.info()

# use means to fill in missing values
for i in df.columns:
  df[i].fillna(df[i].mean, inplace=True)

# confirm your correction with info()
df.info()
df

【问题讨论】:

你看过这个:***.com/questions/18689823/… ? 请在您的代码中添加一些测试数据,以便人们可以运行它来重现问题。见***.com/help/minimal-reproducible-example。 @gudumoni 是的,但我想知道为什么会出现这个错误。 @bjhend 谢谢,完成。 @DODE 这样好多了,但我们仍然缺少测试数据,因为我们没有您加载的 CSV 文件。而不是pd.read_csv 命令,只需将一些数据直接分配给df,这将触发错误。此外,在您的问题中插入确切的错误消息也可能会有所帮助。 【参考方案1】:

通常像这样直接更改您正在迭代的对象会导致奇怪的行为。您应该可以使用

一步完成
df.fillna(col: df[col].mean for col in df.columns, axis=1)

【讨论】:

是的,我知道我可以使用其他方式,我只是想知道为什么会导致此错误,谢谢。

以上是关于为啥我在更改 NaN 值后得到 RecursionError的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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