按照Pclass类型，利用同Pclass类别均值填补Age缺失值

好的，这是一个数据处理的问题，我可以为您提供一些思路。

对于这个问题，我们可以先按照Pclass类型分组，然后计算每个组的年龄均值，最后将缺失值用对应组的均值进行填充。

具体操作可以使用Python中的pandas库，代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 按照Pclass类型分组，计算均值
age_mean = data.groupby('Pclass')['Age'].mean()

# 填充缺失值
for pclass in age_mean.index:
    data.loc[(data['Pclass'] == pclass) & (data['Age'].isnull()), 'Age'] = age_mean[pclass]

这样就可以用相应Pclass类型的年龄均值填充缺失值了。

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dataframe按照pclass类型，利用pclass类别均值填补age缺失值

好的，针对您的问题，可以使用 Pandas 库来完成。以下是示例代码：

import pandas as pd

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

# 计算不同 pclass 的 age 均值
pclass_means = df.groupby('pclass')['age'].mean()

# 填补缺失值
for i, row in df.iterrows():
    if pd.isnull(row['age']):
        df.loc[i, 'age'] = pclass_means[row['pclass']]

其中，`your_data.csv` 是您的数据文件名，需要根据实际情况进行修改。这段代码会计算不同 `pclass` 的 `age` 均值，并使用均值填补缺失值。

dataframe按照pclass类型，利用pclass类别均值apply函数填补age缺失值

好的，针对您的问题，可以使用 Pandas 库的 `apply` 函数来完成。以下是示例代码：

import pandas as pd

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

# 定义函数，用于填补缺失值
def fill_na(row, pclass_means):
    if pd.isnull(row['age']):
        return pclass_means[row['pclass']]
    else:
        return row['age']

# 计算不同 pclass 的 age 均值
pclass_means = df.groupby('pclass')['age'].mean()

# 使用 apply 函数填补缺失值
df['age'] = df.apply(lambda row: fill_na(row, pclass_means), axis=1)

其中，`your_data.csv` 是您的数据文件名，需要根据实际情况进行修改。这段代码会计算不同 `pclass` 的 `age` 均值，并使用 `apply` 函数填补缺失值。