# coding=utf-8
import numpy as np
 
def fill_ndarray(t1):
 for i in range(t1.shape[1]): # 遍历每一列（每一列中的nan替换成该列的均值）
 temp_col = t1[:, i] # 当前的一列
 nan_num = np.count_nonzero(temp_col != temp_col)
 if nan_num != 0: # 不为0，说明当前这一列中有nan
  temp_not_nan_col = temp_col[temp_col == temp_col] # 去掉nan的ndarray
 
  # 选中当前为nan的位置，把值赋值为不为nan的均值
  temp_col[np.isnan(temp_col)] = temp_not_nan_col.mean() # mean()表示求均值。
 return t1
 
if __name__ == '__main__':
 t1 = np.array([[ 0., 1., 2., 3., 4., 5.],
   [ 6., 7., np.nan, np.nan, np.nan, np.nan],
   [12., 13., 14., 15., 16., 17.],
   [18., 19., 20., 21., 22., 23.]])
 
 t1 = fill_ndarray(t1) # 将nan替换成对应的均值
 print(t1)
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 [[ 0. 1. 2. 3. 4. 5.]
 [ 6. 7. 12. 13. 14. 15.]
 [12. 13. 14. 15. 16. 17.]
 [18. 19. 20. 21. 22. 23.]]
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