csv怎么计算每行的均值，有些行包括空值

可以使用 pandas 库中的 mean() 方法来计算每行的均值，不过需要指定计算的轴为行，同时忽略空值，具体步骤如下：

1. 读取 csv 文件并转换成 pandas 数据框：

import pandas as pd

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

2. 计算每行的均值：

row_means = df.mean(axis=1, skipna=True)

其中，`axis=1` 表示计算的轴为行，`skipna=True` 表示忽略空值。

计算完成后，每行的均值会存储在 `row_means` 变量中，可以将其添加到原数据框中，例如：

df['row_means'] = row_means

这样就可以在数据框中新增一列 `row_means`，其中每行的值为该行的均值。

相关问题

根据课件关于城市温度的距离，自己创建数据集文件，存为csv文件，要求： 有坏行，有缺失值。 读取文件，处理坏行，缺失值分别用平均值、中位值替换，需要有运行结果输出。 （自己创建数据集的问题，可以打开excel，如果使用记事本，每行的数据以逗号隔开）

首先，为了创建一个包含坏行和缺失值的城市温度数据集，我们可以手动编辑一个CSV文件，例如在Excel或记事本中。假设数据如下，包含了日期、城市名、最高温度和最低温度四列：

| 序号 | 日期 | 城市名 | 最高温度 | 最低温度 |
| -- | -------- | -------- |
| 1 | 2022-01-01 | 北京 | 10 | 5 |
| 2 | 2022-01-02 | 上海 | 12 | 7 |
| 3 | 2022-04 | 坏行数据 | | |
| 5 | 2022-01-05 | 深圳 | 22 | 19 |
| 6 | 2022-01-06 | 成都 | | 15 |
| 7 | 2022-01-07 | 坏行数据 | 24 | 21 |

接着，你可以将这个文件保存为名为"city_temperatures.csv"的CSV文件。

读取文件后，我们可以使用Python的pandas库来处理它，包括删除坏行、填充缺失值：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('city_temperatures.csv')

# 查看原始数据
print("原始数据:")
print(df)

# 删除含有空值的行
df = df.dropna()  # 或者用 df.dropna(subset=['最高温度', '最低温度']) 仅针对特定列

# 处理坏行，这里假设"坏行数据"是指只有一部分数值的行
bad_rows_mask = df['城市名'].isin(['坏行数据'])
df.loc[bad_rows_mask, ['最高温度', '最低温度']] = df.loc[bad_rows_mask].mean()  # 使用均值填充

# 填充缺失值，这里使用中位数作为填充值
df.fillna(df.median(), inplace=True)  # 对整个数据框应用中位数填充

# 写回CSV文件
df.to_csv('processed_city_temperatures.csv', index=False)

# 输出处理后的结果
print("\n处理后的数据:")
print(df)

运行上述代码后，你会得到一个处理过坏行和缺失值的新CSV文件，并输出了处理后的数据。

训练样本是100组客户基础信息，包括职业，年龄，性别，手机入网时长，信用卡额度5个变量，是否涉案是因变量，即模型需要预测的结果。 职业有，房地产服务人员，工程技术人员，企事业单位负责人，有空值。 年龄从18到60，有空值。 性别有，M和F。 手机入网时长有，半年至一年，二至六个月，两年至三年，三年以上，一个月以内，一年至两年，一至两个月。 信用卡额度有，01，02，03，04，05，06，空值。 是否涉案客户，1代表是，0代表否。 请选择合适的变量，建立逻辑回归模型，预测新客户的风险情况。 请先提供训练样本，并提交python代码，需要输出模型的查准率

由于样本中存在空值，需要对缺失值进行处理，可以使用均值填充或者中位数填充。

首先，我们需要导入必要的库和数据集：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 导入数据
data = pd.read_csv('data.csv')

然后，我们需要对数据进行预处理：

# 将职业、性别、手机入网时长以及信用卡额度进行独热编码
data = pd.get_dummies(data, columns=['职业', '性别', '手机入网时长', '信用卡额度'])

# 将年龄的空值填充为中位数
data['年龄'].fillna(data['年龄'].median(), inplace=True)

# 将涉案客户的值转换为数字类型
data['是否涉案客户'] = pd.to_numeric(data['是否涉案客户'])

接着，我们需要将数据集分为训练集和测试集：

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop('是否涉案客户', axis=1), data['是否涉案客户'], test_size=0.2, random_state=0)

然后，我们可以使用逻辑回归进行模型训练和预测：

# 创建逻辑回归模型
model = LogisticRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
y_pred = model.predict(X_test)

# 输出查准率
print("查准率为：", accuracy_score(y_test, y_pred))

最后，我们可以将完整的代码整合起来：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 导入数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将职业、性别、手机入网时长以及信用卡额度进行独热编码
data = pd.get_dummies(data, columns=['职业', '性别', '手机入网时长', '信用卡额度'])

# 将年龄的空值填充为中位数
data['年龄'].fillna(data['年龄'].median(), inplace=True)

# 将涉案客户的值转换为数字类型
data['是否涉案客户'] = pd.to_numeric(data['是否涉案客户'])

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop('是否涉案客户', axis=1), data['是否涉案客户'], test_size=0.2, random_state=0)

# 创建逻辑回归模型
model = LogisticRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
y_pred = model.predict(X_test)

# 输出查准率
print("查准率为：", accuracy_score(y_test, y_pred))

需要注意的是，这里的查准率是针对测试集的，如果要对新客户进行预测，需要将新客户的数据集输入到模型中进行预测。