年龄Sex缺失值用平均值填充

对于缺失的年龄数据，可以使用平均值来填充。具体步骤如下：

1. 计算所有已知年龄的平均值。假设已知年龄的数据为age_list，则可以用以下代码计算平均值：

mean_age = sum(age_list) / len(age_list)

2. 对于每个缺失年龄的样本，将其年龄值设置为平均值mean_age。假设数据集为data，缺失值为-1，则可以用以下代码实现：

for i in range(len(data)):
    if data[i]['age'] == -1:
        data[i]['age'] = mean_age

注意：这种方法只适用于缺失值数量比较少的情况，如果缺失值数量过多，可能会影响模型的准确性。此时需要考虑其他填充方法或者删除含有缺失值的样本。

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pandas年龄Sex缺失值用平均值填充

可以使用 Pandas 中的 fillna() 函数来填充缺失值。假设数据框的名称为 df，年龄列为 age，性别列为 sex，可以按照如下方式用年龄的平均值填充缺失值：

# 计算年龄的平均值
mean_age = df['age'].mean()

# 用平均值填充年龄的缺失值
df['age'].fillna(mean_age, inplace=True)

# 用众数填充性别的缺失值
mode_sex = df['sex'].mode()[0]
df['sex'].fillna(mode_sex, inplace=True)

上述代码首先计算年龄的平均值，然后使用 fillna() 函数将缺失值填充为该平均值。对于性别列，可以使用 mode() 函数计算众数，并用 fillna() 函数将缺失值填充为该众数。注意，使用 inplace=True 参数可以直接修改原始数据框 df，而不是返回一个新的数据框。

查看各列缺失情况， 填充缺失值（账单总值和消费按照平均值进行填充，性别以众数填充，day和time用ffill或者bfill填充）

# 查看各列缺失情况
print(df.isnull().sum())

# 填充缺失值
df['total_bill'].fillna(df['total_bill'].mean(), inplace=True)
df['tip'].fillna(df['tip'].mean(), inplace=True)
df['sex'].fillna(df['sex'].mode()[0], inplace=True)
df['day'].fillna(method='ffill', inplace=True)
df['time'].fillna(method='bfill', inplace=True)