dataframe一行按一半的长度分割成两行，删除有空值的列，求列平均值并返回，给出python代码

好的，以下是Python代码实现：

import pandas as pd

# 生成示例数据
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10], 'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

# 一行按一半的长度分割成两行
df1 = df.iloc[:, :len(df.columns)//2]
df2 = df.iloc[:, len(df.columns)//2:]

# 删除有空值的列
df1.dropna(axis=1, inplace=True)
df2.dropna(axis=1, inplace=True)

# 求列平均值并返回
mean = pd.concat([df1, df2], axis=0).mean()

print(mean)

运行结果将输出每列的平均值。

相关问题

1、csv格式文件读取到DataFrame中 2、删除员工号缺失的行 3、删除一行中缺失值>70%行数据 4、删除重复行数据 5、用箱线图分析法画图，并找出sal列可能的异常值 6、填充bonus列，空值设置为该列的平均值，city列空值用‘DG'填充

1. CSV格式文件读取到DataFrame中通常是在Python环境下，使用pandas库。例如：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('file.csv')

这里假设"file.csv"是CSV文件名，这会将文件内容读入一个名为`df`的DataFrame。

2. 删除员工号缺失的行，可以使用dropna函数：

df = df.dropna(subset=['员工号'])  # 假设'员工号'列名是'员工号'

3. 删除一行中缺失值超过70%的数据，可以用isnull().sum()检查每列缺失值数量，然后筛选：

too_many_missing = df.isnull().sum() / len(df) > 0.7
df = df[~too_many_missing.any(axis=1)]  # 删掉有全缺失列的行

4. 删除重复行，使用drop_duplicates：

df = df.drop_duplicates()

5. 使用箱线图（Boxplot）分析`sal`列并查找异常值，先创建箱线图，然后找离群点：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.boxplot(df['sal'])
outliers = df[df['sal'] < qntile(1) * iqr + whis(1)] | df[df['sal'] > qntile(3) * iqr - whis(1)]
print('可能的异常值:', outliers)

这里`qntile`和`iqr`是四分位数和四分位距，whis用于设定外上限和下限。

6. 填充`bonus`列空值为平均值，`city`列空值用'DG'填充：

df['bonus'].fillna(df['bonus'].mean(), inplace=True)
df['city'].fillna('DG', inplace=True)

注意`inplace=True`确保操作直接修改原 DataFrame 而非创建新副本。

为带有空值元素的dataframe做均值滤波和高斯滤波，给出python代码

对于带有空值元素的dataframe，我们可以使用pandas库中的fillna()方法将空值填充为0或者该列的平均值。然后，使用scipy库中的signal模块进行均值滤波和高斯滤波。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd
from scipy import signal

# 创建带有空值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, None, 5], 'B': [None, 7, 8, 9, 10]})

# 使用fillna()方法将空值填充为0
df.fillna(0, inplace=True)

# 使用signal模块进行均值滤波
df_mean = signal.convolve2d(df, [[0.25, 0.25], [0.25, 0.25]], mode='same')

# 使用signal模块进行高斯滤波
df_gaussian = signal.convolve2d(df, [[0.0625, 0.125, 0.0625], [0.125, 0.25, 0.125], [0.0625, 0.125, 0.0625]], mode='same')

print("均值滤波结果：\n", df_mean)
print("高斯滤波结果：\n", df_gaussian)

其中，均值滤波使用了2x2的卷积核，高斯滤波使用了3x3的卷积核。这些卷积核可以根据实际情况进行调整。