读取来聘人员信息数据,将类别型数据中的缺失值填补为“未知”，将数值型缺失值填补为其对应特征的均值

好的，你可以使用Pandas库中的fillna()函数来填补缺失值。首先，你需要对数据进行分类，将类别型数据和数值型数据分开处理。在这个例子中，我们可以假定“员工编号”是数值型数据，而“员工性别”是类别型数据。

对于类别型数据，你可以使用fillna()函数将缺失值填充为“未知”：

import pandas as pd

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

# 将类别型数据中的缺失值填补为“未知”
df['员工性别'].fillna('未知', inplace=True)

对于数值型数据，你可以使用fillna()函数将缺失值填充为其对应特征的均值：

import pandas as pd

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

# 将数值型缺失值填补为其对应特征的均值
df['员工编号'].fillna(df['员工编号'].mean(), inplace=True)

这将把“员工编号”中的缺失值填充为该特征的均值。使用inplace=True参数可以直接修改原始数据集，而不是创建一个新的数据集。

相关问题

（1）读取来聘人员信息数据 （2）将类别型数据中的缺失值填补为“未知”，将数值型缺失值填补为其对应特征的均值 （3）将数值型异常数据替换为其对应特征的均值，将性别特征的异常值替换为“未知”

（1）读取来聘人员信息数据通常涉及从数据库、文件（如CSV或Excel）、API或其他数据源获取数据集。这可能涉及到使用编程语言中的特定库，比如Python的pandas库，通过`read_csv()`函数读取CSV文件，或者SQL查询来提取数据。

import pandas as pd
data = pd.read_csv('job_applicants.csv')  # 假设文件名为job_applicants.csv

（2）对于类别型数据中的缺失值处理，我们通常将它们标记为特殊的字符串，例如"未知"。使用pandas，可以这样做：

data['category_column'].fillna('未知', inplace=True)

对数值型数据，我们需要计算每列的平均值，并用这个平均值填充缺失值：

data['numeric_column'].fillna(data['numeric_column'].mean(), inplace=True)

（3）对于数值型异常数据，如果超过合理范围，也可能会被视为异常并替换为平均值。对于性别这类分类变量的异常值，同样使用上述方法替换为"未知"：

data['gender'].replace([value if not np.isnan(value) else '未知' for value in data['gender']], inplace=True)

这里假设`np.isnan`是一个检查是否为NaN的函数，实际应用中可能是`pd.isnull`。

用python代码读取来聘人员信息数据hr_job.csv，查看每个特征的缺失值数目，查看分类数据特征的缺失值索引，将分类数据中的缺失值填补为“未知”并显示填补后结果,查看数值型特征缺失值索引，将数值型缺失值填补为其对应特征的均值，并显示填补后结果,查看数值型特征的异常数据，将数值型异常数据替换为其对应特征的均值。

好的，我知道了。以下是针对你的问题的代码实现：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取hr_job.csv数据
df = pd.read_csv('hr_job.csv')

# 查看每个特征的缺失值数目
print(df.isnull().sum())

# 查看分类数据特征的缺失值索引
categorical_cols = ['education', 'department', 'salary']
for col in categorical_cols:
    missing_indices = df.index[df[col].isnull()]
    print(f"{col}缺失值索引：{missing_indices}")

# 将分类数据中的缺失值填补为“未知”并显示填补后结果
df[categorical_cols] = df[categorical_cols].fillna('未知')
print(df[categorical_cols])

# 查看数值型特征缺失值索引
numeric_cols = ['last_evaluation', 'satisfaction_level']
for col in numeric_cols:
    missing_indices = df.index[df[col].isnull()]
    print(f"{col}缺失值索引：{missing_indices}")

# 将数值型缺失值填补为其对应特征的均值，并显示填补后结果
for col in numeric_cols:
    mean = df[col].mean()
    df[col] = df[col].fillna(mean)
print(df[numeric_cols])

# 查看数值型特征的异常数据
for col in numeric_cols:
    q1 = df[col].quantile(0.25)
    q3 = df[col].quantile(0.75)
    iqr = q3 - q1
    outliers_indices = df.index[(df[col] < (q1 - 1.5 * iqr)) | (df[col] > (q3 + 1.5 * iqr))]
    print(f"{col}的异常值索引：{outliers_indices}")

# 将数值型异常数据替换为其对应特征的均值
for col in numeric_cols:
    q1 = df[col].quantile(0.25)
    q3 = df[col].quantile(0.75)
    iqr = q3 - q1
    outliers_indices = df.index[(df[col] < (q1 - 1.5 * iqr)) | (df[col] > (q3 + 1.5 * iqr))]
    mean = df[col].mean()
    df[col].iloc[outliers_indices] = mean
print(df[numeric_cols])

希望这个代码能够帮助你解决问题。