Pandas DataFrame列替换NaN为0后调用median()返回0的问题排查

你的代码语法上没有错误，但用0填充NaN的操作直接干扰了中位数的计算结果——当0的数量足够多，占据了数据排序后的中间位置时，中位数自然会变成0。

中位数的核心逻辑是将数据从小到大排序后，取中间位置的数值：

• 数据量为奇数时，取排序后正中间的数值
• 数据量为偶数时，取中间两个数值的平均值

如果原始非NaN的有效数据数量远少于4000，那么替换后大量的0会在排序后占据中间位置，最终导致中位数为0。

你用quantile()验证的方法非常实用，通过查看0.5分位数（即中位数）的数值，能直接确认结果的合理性。如果这个结果不符合你的分析需求，建议换用其他NaN填充策略，比如使用该列填充前的中位数、均值，或者符合业务逻辑的特定数值，而不是直接用0填充。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者andreaq