Pandas 数据处理：填充缺失值、重命名列名和调整列顺序

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