运用代码使得原始代码chinese nath english0 815 765 7351 710 680 NaN4 NaN 965 935 变为chinese math english0 8150 765 7357100 680 8354 7625 965 935

可以使用pandas库中的DataFrame类型来完成这个任务。具体步骤如下：

1. 导入pandas库

2. 创建一个DataFrame类型的变量，将原始数据存入其中

   import pandas as pd
   
   data = {'chinese': [0, 1, 4], 'nath': [81.5, 71.0, None], 'english': [76.5, 68.0, 96.5]}
   df = pd.DataFrame(data)
   

3. 使用fillna()函数将缺失值填充为平均值

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

4. 重命名列名

   df = df.rename(columns={'nath': 'math'})
   

5. 调整列的顺序

   df = df[['chinese', 'math', 'english']]
   

6. 打印结果

   print(df)
   

完整代码如下：

import pandas as pd

data = {'chinese': [0, 1, 4], 'nath': [81.5, 71.0, None], 'english': [76.5, 68.0, 96.5]}
df = pd.DataFrame(data)

df = df.fillna(df.mean())
df = df.rename(columns={'nath': 'math'})
df = df[['chinese', 'math', 'english']]

print(df)

输出结果为：

   chinese   math  english
0        0  81.50     76.5
1        1  71.00     68.0
2        4  76.25     96.5
``