python缺失值平均值填充

你可以使用 pandas 库来处理 Python 中的缺失值。要将缺失值用平均值填充，可以使用 `fillna()` 函数和 `mean()` 函数的结合。

首先，导入 pandas 库并加载包含缺失值的数据集：

import pandas as pd

# 加载数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

然后，使用 `fillna()` 函数将缺失值替换为平均值：

# 计算平均值
mean_value = data['column_name'].mean()

# 用平均值填充缺失值
data['column_name'].fillna(mean_value, inplace=True)

在上面的代码中，将 `'column_name'` 替换为你要填充缺失值的列名。`mean_value` 是该列的平均值。通过 `fillna()` 函数将平均值填充到缺失值所在的位置。最后，使用 `inplace=True` 参数将更改应用于原始数据集。

希望这可以帮助到你！

相关问题

python缺失值填充代码

缺失值填充是数据预处理的重要步骤之一，可以使用Python中的pandas库来处理缺失值。以下是一些填充缺失值的代码示例：

1. 用平均值填充

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含缺失值的dataframe
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,np.nan,4,5],'B':[6,np.nan,8,np.nan,10]})
print(df)

# 用平均值填充缺失值
df.fillna(df.mean(), inplace=True)
print(df)

输出：

     A     B
0  1.0   6.0
1  2.0   NaN
2  NaN   8.0
3  4.0   NaN
4  5.0  10.0

          A     B
0  1.000000   6.0
1  2.000000   8.0
2  3.333333   8.0
3  4.000000   8.0
4  5.000000  10.0

2. 用中位数填充

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含缺失值的dataframe
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,np.nan,4,5],'B':[6,np.nan,8,np.nan,10]})
print(df)

# 用中位数填充缺失值
df.fillna(df.median(), inplace=True)
print(df)

输出：

     A     B
0  1.0   6.0
1  2.0   NaN
2  NaN   8.0
3  4.0   NaN
4  5.0  10.0

     A     B
0  1.0   6.0
1  2.0   8.0
2  3.0   8.0
3  4.0   8.0
4  5.0  10.0

3. 用众数填充

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含缺失值的dataframe
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,np.nan,4,5],'B':[6,np.nan,8,np.nan,10],'C':['a','b',np.nan,np.nan,'c']})
print(df)

# 用众数填充缺失值
df.fillna(df.mode().iloc[0], inplace=True)
print(df)

输出：

     A     B    C
0  1.0   6.0    a
1  2.0   NaN    b
2  NaN   8.0  NaN
3  4.0   NaN  NaN
4  5.0  10.0    c

     A     B  C
0  1.0   6.0  a
1  2.0   6.0  b
2  1.0   8.0  a
3  4.0   6.0  a
4  5.0  10.0  c

以上是一些常用的缺失值填充方法，根据不同的数据和需求，可以选择不同的填充方法。

python填充缺失值titanic

在Python中，可以使用pandas库来填充缺失值。假设我们有一个名为titanic的数据集，我们可以使用以下代码来填充缺失值：

import pandas as pd

# 读取数据集
titanic = pd.read_csv('titanic.csv')

# 检查缺失值
print(titanic.isnull().sum())

# 填充缺失值
titanic['Age'].fillna(titanic['Age'].mean(), inplace=True)
titanic['Embarked'].fillna(titanic['Embarked'].mode()[0], inplace=True)

# 再次检查缺失值
print(titanic.isnull().sum())

在这个例子中，我们假设titanic数据集中有两个列存在缺失值：Age和Embarked。对于Age列，我们使用平均值来填充缺失值；对于Embarked列，我们使用众数来填充缺失值。最后，我们再次检查数据集中是否还有缺失值。