df.isnull().mean()啥含义

这段代码的含义是计算 DataFrame（或者 Series）中每一列中缺失值的比例。调用 `isnull()` 方法返回一个布尔类型的 DataFrame，其中缺失值对应的位置为 True，非缺失值对应的位置为 False。接着调用 `mean()` 方法计算每一列中 True 的比例，即缺失值的比例。结果是一个 Series，其中每个元素对应一列的缺失值比例。

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df.isnull().sum() df.fillna(df.mean(), inplace=True)代码解析

这是针对 Pandas DataFrame 对象的两行代码。

第一行 `df.isnull().sum()` 是用于计算 DataFrame 中每个列的缺失值数量的。具体来说，它会返回一个 Series 对象，其中每个元素对应一个列名，其值为该列中缺失值的数量。

第二行 `df.fillna(df.mean(), inplace=True)` 是用于填充 DataFrame 中的缺失值，将其用该列的平均值进行替代。其中 `fillna()` 方法的第一个参数是用于替代缺失值的值，这里使用了每列的平均值。`inplace=True` 表示直接修改原 DataFrame。

综合来看，这两行代码的作用是：计算 DataFrame 中每列的缺失值数量，然后用该列的平均值填充缺失值。

mean1 = np.where(df1.isnull().any(axis=1), mean.fillna(0), mean),解释上述代码

这段代码的功能是将 DataFrame 中的空值用均值填充，并将填充后的结果存储在变量 mean1 中。

具体来说，代码首先通过 `df1.isnull().any(axis=1)` 判断 DataFrame 中是否存在空值（即缺失值），返回一个布尔型的 Series。如果某一行中存在空值，则返回 True，否则返回 False。接着，`np.where()` 函数根据这个布尔型 Series 的结果，对 DataFrame 进行相应的处理。

具体来说，`np.where()` 函数的语法是：`np.where(condition, x, y)`，其中，`condition` 是一个布尔型的 Series，`x` 和 `y` 分别是两个与 `condition` 形状相同的数组或标量。函数的返回值是一个新的数组，其每个元素的值由 `x` 和 `y` 对应位置的值决定，具体规则如下：

- 如果 `condition` 中某个位置的值为 True，则返回值中对应位置的值为 `x` 中对应位置的值；
- 如果 `condition` 中某个位置的值为 False，则返回值中对应位置的值为 `y` 中对应位置的值。

在这段代码中，`condition` 就是 `df1.isnull().any(axis=1)` 返回的布尔型 Series，`x` 是 `mean.fillna(0)`，即用 0 填充均值中的空值；`y` 则是 `mean`，即原始的均值。因此，如果某个样本的某个特征值为缺失值，则对应的 `condition` 为 True，`np.where()` 函数会返回 `mean.fillna(0)` 中对应位置的值，否则返回 `mean` 中对应位置的值，最终得到的结果就是将 DataFrame 中的空值用均值填充后的结果。