用python实现用属性均值填充缺省值

下面是使用Python实现用属性均值填充缺省值的示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 计算各属性的均值
mean_values = data.mean()

# 填充缺省值
data.fillna(mean_values, inplace=True)

# 输出填充后的数据
print(data)

在这个示例中，我们使用了Pandas库来读取数据和进行数据处理。首先，我们读取了一个名为"data.csv"的数据文件，并将其存储在一个名为"data"的Pandas数据框中。然后，我们使用"data.mean()"计算了每个属性的均值，并将其存储在一个名为"mean_values"的Pandas序列中。最后，我们使用"data.fillna()"方法将缺省值填充为均值，并将结果保存在原始数据框中。最后，我们打印了填充后的数据。

相关问题

python用均值填充缺失值

可以使用 pandas 库中的 fillna() 方法来填充缺失值，其中均值填充可以通过指定参数值为数据集的均值来实现。例如：

import pandas as pd

# 创建一个带有缺失值的数据集
data = {'A': [1, 2, 3, None, 5], 'B': [6, None, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算数据集的均值
mean = df.mean()

# 均值填充缺失值
df = df.fillna(mean)

print(df)

输出结果为：

     A     B
0  1.0   6.0
1  2.0   8.6
2  3.0   8.0
3  3.6   9.0
4  5.0  10.0

python将列缺失值用均值填充

好的，这是一个关于数据处理的技术问题。我们可以使用 pandas 库的 fillna 函数来实现列缺失值的填充。具体来说，可以先使用 DataFrame.mean() 函数计算出每一列的均值，然后再使用 fillna 函数将缺失值替换为对应列的均值。下面是示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 计算各列均值并填充缺失值
df = df.fillna(df.mean())

# 输出处理后的数据
print(df.head())

其中，'data.csv' 是包含数据的 CSV 文件路径。fillna 函数会自动将每一列中的缺失值替换为对应列的均值。