python 缺失值插补

缺失值插补是处理数据中缺失值的一种方法，常用于数据预处理的过程中。在Python中，可以使用不同的插补方法来处理缺失值，如均值插补、中位数插补、众数插补等。下面以示例代码说明如何进行缺失值插补：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建包含缺失值的数据
data = pd.DataFrame({'A': [1, np.nan, 3, 4, 5],
                     'B': [6, 7, np.nan, 9, 10],
                     'C': [11, 12, 13, np.nan, 15]})

# 使用均值插补
data_filled_mean = data.fillna(data.mean())

# 使用中位数插补
data_filled_median = data.fillna(data.median())

# 使用众数插补
data_filled_mode = data.fillna(data.mode().iloc[0])

print("使用均值插补后的数据：")
print(data_filled_mean)
print("\n使用中位数插补后的数据：")
print(data_filled_median)
print("\n使用众数插补后的数据：")
print(data_filled_mode)