随机数填补，按照年龄最小值和最大值之间，随机生成一个数，填补缺失值 注意：填补的缺失值必须是每一个空缺值填补一个随机数，不能是所有空缺值，填补一个随机数

在 Jupyter 中，可以使用以下代码实现随机数填补缺失值：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含缺失值的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'Age': [20, 30, np.nan, 40, np.nan, 50]})

# 获取年龄最小值和最大值
min_age = df['Age'].min()
max_age = df['Age'].max()

# 使用随机数填补缺失值
for i in range(len(df)):
    if pd.isna(df.loc[i, 'Age']):
        df.loc[i, 'Age'] = np.random.randint(min_age, max_age)

print(df)

输出结果如下：

    Age
0  20.0
1  30.0
2  38.0
3  40.0
4  23.0
5  50.0

在这个例子中，我们使用 Pandas 库中的 isna() 方法来判断 DataFrame 中的缺失值，并使用 NumPy 库中的 randint() 方法在年龄最小值和最大值之间生成随机数，并使用 loc() 方法将随机数填充到缺失值中。

相关问题

对表格的某一列进行随机数填补，按照年龄最小值和最大值之间，随机生成一个数，填补缺失值 注意：填补的缺失值必须是每一个空缺值填补一个随机数，不能是所有空缺值，填补一个随机数

好的，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，可以使用 pandas 库读取表格数据，并将需要填补的列提取出来。

2. 接着，可以使用 isnull() 方法找到缺失值所在的行，并记录下来。

3. 然后，可以使用 randint() 方法生成一个随机数，并将其填充到每个缺失值所在的行中。

下面是使用 Python 和 pandas 库实现的示例代码：

import pandas as pd
from numpy.random import randint

# 读取表格数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 提取需要填补的列
col = df['年龄']

# 找到缺失值所在的行
missing_rows = col.isnull()

# 按照年龄最小值和最大值之间，生成随机数填补缺失值
for index, row in col[missing_rows].iteritems():
    col[index] = randint(col.min(), col.max())

# 将填补后的列更新到原始表格中
df['年龄'] = col

# 将更新后的表格保存到文件中
df.to_excel('filled_data.xlsx', index=False)

需要注意的是，上述代码中的文件名和列名需要根据实际情况进行修改。另外，如果需要填补多个列，可以按照类似的方式进行操作。