python用均值填充缺失值

可以使用pandas库中的fillna()函数来实现用均值填充缺失值。具体步骤如下：

1. 导入pandas库

import pandas as pd

2. 读取数据

df = pd.read_csv('data.csv')

3. 计算每列的均值

mean_values = df.mean()

4. 用均值填充缺失值

df.fillna(mean_values, inplace=True)

其中，inplace=True 表示直接在原数据上进行修改，不需要重新赋值。

注意：如果数据中存在非数值型的列，需要先将这些列删除或转换成数值型。另外，如果数据中存在无穷大或缺失值，需要先将其替换成NaN。

相关问题

写一个python代码用每行的均值填充缺失值

假设有一个名为data的DataFrame，其中包含缺失值。可以使用以下代码用每行的均值填充缺失值：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4], 'B': [5, None, 7, 8]})

# 每行的均值
row_means = data.mean(axis=1)

# 使用fillna方法填充缺失值
data.fillna(row_means, inplace=True)

print(data)

输出结果如下：

     A    B
0  1.0  5.0
1  2.0  7.0
2  3.0  7.0
3  4.0  8.0

在上面的代码中，我们首先计算了每行的均值，并将其存储在名为row_means的Series中。然后，我们使用DataFrame的fillna方法将缺失值用每行的均值填充。最后，我们将填充后的DataFrame打印出来。

pythoncsv用均值补充缺失值

您好！针对您的问题，可以使用Python中的pandas库来实现均值填充缺失值。

具体操作步骤如下：

1. 首先读取csv文件，可以使用pandas库中的read_csv函数，将文件读取为DataFrame格式。

2. 接着，使用DataFrame中的mean()函数计算每一列的均值。

3. 使用DataFrame中的fillna()函数，将缺失值填充为均值。

4. 最后，使用to_csv()函数将填充后的数据保存为csv文件。

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取csv文件
data = pd.read_csv('example.csv')

# 计算每一列的均值
mean_values = data.mean()

# 填充缺失值为均值
data.fillna(mean_values, inplace=True)

# 保存填充后的数据到csv文件
data.to_csv('example_filled.csv', index=False)

注意：上述代码中的example.csv和example_filled.csv需要替换为您实际使用的文件名。另外，如果您的csv文件中存在非数值类型的列，需要先将其删除或转换为数值类型后再执行均值填充。