使用 NumPy 计算非缺失值均值以填充矩阵中的 NaN
在数据处理中，直接将 NaN 替换为 0 往往是不合理的策略，特别是对于如开氏温度等物理量。本文介绍如何利用 NumPy 的矩阵操作，按列计算非 NaN 值的均值，并以此填充矩阵中的缺失值，从而更科学地处理数据缺失问题。
2026-10-12
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在数据处理中，直接将 NaN 替换为 0 往往是不合理的策略，特别是对于如开氏温度等物理量。本文介绍如何利用 NumPy 的矩阵操作，按列计算非 NaN 值的均值，并以此填充矩阵中的缺失值，从而更科学地处理数据缺失问题。
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