pythoncsv用数据均值代替数据中部分列每行的空值

你可以使用Python的pandas库来实现用数据均值代替数据中部分列每行的空值。具体步骤如下：

1. 导入pandas库：

import pandas as pd

2. 读取csv文件并创建DataFrame：

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

3. 指定需要计算均值的列：

cols = ['column1', 'column2', 'column3']

4. 计算每行指定列的均值：

mean_values = df[cols].mean(axis=1)

5. 用均值填充空值：

df[cols] = df[cols].fillna(mean_values, axis=0)

6. 最后将填充好的数据保存到csv文件中：

df.to_csv('new_csv_file.csv', index=False)

这样，你就可以用数据均值代替数据中部分列每行的空值了。

相关问题

pythonXLSX用数据均值代替数据中部分列每行的空值

你可以使用Python中的pandas库来处理XLSX文件中的数据。下面是一个示例代码，用均值代替每行中部分列的空值：

import pandas as pd

# 读取XLSX文件
df = pd.read_excel('your_file.xlsx')

# 计算每列的均值
means = df.mean()

# 用均值填充每行的空值
df.fillna(means, inplace=True)

# 将填充后的数据写回XLSX文件
df.to_excel('your_file.xlsx', index=False)

这段代码首先读取XLSX文件并计算每列的均值，然后使用`fillna`函数将每行的空值填充为均值，最后将填充后的数据写回XLSX文件。请注意将代码中的`your_file.xlsx`替换为你要处理的文件名。

pythoncsv用数据均值代替数据中每行的空值

可以使用Python中的pandas库来实现将数据中每行的空值用均值代替的操作。具体步骤如下：

1.导入pandas库

import pandas as pd

2.读取csv文件数据

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

3.将每行的空值用均值代替

data.fillna(data.mean(), inplace=True)

4.将处理后的数据写入新的csv文件

data.to_csv('new_data.csv', index=False)

其中，`fillna()`函数将数据中的空值用均值代替，`inplace=True`表示直接在原数据上进行修改，`to_csv()`函数将处理后的数据写入新的csv文件中，`index=False`表示不将数据中的行索引写入文件。