前言
本文是该专栏的第31篇，后面会持续分享数据分析的干货知识，记得关注 。
笔者在本专栏之前有单独详细介绍过，使用Numpy对数组元素进行替换的方法，感兴趣的同学，可翻阅查看“Numpy-如何对数组的元素进行替换” 。
而本文来单独介绍对指定列的NaN值进行操作的问题 。
正文
1. 需求
比如说，现在有如下数据：
现在需要对该数据的score列的NaN值做一个处理 。
需求1：将score列的NaN值替换成上下两门课程（上下两行）分数的平均值
【Pandas-如何对指定某列的NaN值进行替换或填充】需求2：将score列的NaN值填充为0
2. 将NaN值替换成上下两行的平均值
import numpy as npimport pandas as pd

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