pandas用平均数填充空值

可以使用 Pandas 中的 fillna() 函数来填充空值。如果你想要使用平均数填充空值，可以先计算出平均数，然后将其传递给 fillna() 函数。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个包含空值的 DataFrame
data = {'A': [1, 2, None, 4, 5],
        'B': [None, 2, 3, 4, None],
        'C': [3, 4, None, None, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算每列的平均值
mean_values = df.mean()

# 使用平均值填充空值
df_filled = df.fillna(mean_values)

print(df_filled)

这将输出如下结果：

     A    B    C
0  1.0  3.0  3.0
1  2.0  2.0  4.0
2  3.0  3.0  4.333333
3  4.0  4.0  4.333333
4  5.0  3.0  6.0

相关问题

将身高列数据修正，使用平均值填充空值，统一为数字格式，保留一位小数

在数据分析中，当遇到身高列数据存在空值或者非数字格式的情况时，可以采取以下步骤来进行修正：

1. **空值处理**：如果身高列包含空值（NaN 或 NULL），可以选择将空值替换为该列的平均值。这一步可以帮助保持数据完整性，并避免因为缺少数据而影响整体分析结果。例如，在Python的pandas库中，你可以这样做：

   df['身高'] = df['身高'].fillna(df['身高'].mean())

2. **数据转换**：确认所有的身高都是数字格式，如果不是，应用适当的函数将其转换成数值。例如，如果是字符串形式，可能需要用`str.replace()`去掉单位（如“cm”、“m”等），然后使用`pd.to_numeric()`转换：

   df['身高'] = pd.to_numeric(df['身高'], errors='coerce').astype(float)

`errors='coerce'`会将无法转换的值设为NaN，之后再用平均值填充。

3. **四舍五入**：为了统一保留一位小数，可以在转换后使用`round()`函数，将所有数值精确到小数点后一位：

   df['身高'] = df['身高'].round(1)

完成上述操作后，你的身高列就应该是没有空值、数值格式化并且保留了一位小数了。

pandas read_exccel遇到空值

pandas中的 read_excel 函数默认会将空值读取为 NaN （Not a Number），如果你在读取过程中遇到了空值，可以考虑使用 fillna 函数来填充空值。例如：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 将空值填充为 0
df.fillna(0, inplace=True)

上面的代码中，我们使用了 fillna 函数将空值填充为 0，并且使用了 inplace 参数将修改直接应用到原始 DataFrame 对象中。你也可以将空值填充为其他的值，比如平均值、中位数等等，具体的填充方式根据实际需求来定。