创建一组带有缺失值的numpy数组，用均值将缺失值进行填补

可以使用NumPy中的`nan`来表示缺失的值，然后使用`np.nanmean()`函数来计算数组的均值并填充缺失的值。下面是一个例子：

import numpy as np

# 创建一个带有缺失值的数组
arr = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5, np.nan])

# 计算数组的均值
mean = np.nanmean(arr)

# 用均值填充缺失值
arr[np.isnan(arr)] = mean

print(arr)

输出结果为：

[1. 2. 3.5 4. 5. 3.5]

注意，`np.nanmean()`函数会自动忽略缺失值，因此计算出的均值不受缺失值的影响。然后我们可以使用`np.isnan()`函数来判断哪些元素是缺失的，然后将其替换为均值即可。

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python创建一组带有缺失值的numpy数组，用均值将缺失值进行填补

你可以使用 NumPy 库来创建一组带有缺失值的数组，并使用该数组的均值来填补缺失值。具体步骤如下：

1. 导入 NumPy 库。

import numpy as np

2. 创建一个包含缺失值的数组。这里我们创建一个 3x3 的数组，并将第一个元素和最后一个元素设置为缺失值（用 `np.nan` 表示）。

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [np.nan, 8, np.nan]])

3. 计算数组的均值。

mean = np.nanmean(arr)

4. 将缺失值替换为均值。

arr[np.isnan(arr)] = mean

5. 检查结果。

print(arr)

输出应该为：

[[1.  2.  3. ]
 [4.  5.  6. ]
 [4.5 8.  4.5]]

注意：在计算均值时，我们使用了 `np.nanmean()` 函数，这个函数会忽略数组中的缺失值。如果使用 `np.mean()` 函数，它会将缺失值视为 0，从而导致计算错误的均值。

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，可以使用 Pandas 库来实现。

首先，假设我们有一个 DataFrame，其中包含类别型和数值型特征：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, np.nan, 4, 5],
    'B': ['a', 'b', np.nan, 'c', 'd']
})

现在，我们可以使用 Pandas 的 `fillna()` 方法来填充缺失值。对于类别型特征，我们可以使用字符串 `"未知"` 来填充缺失值，对于数值型特征，我们可以使用 `mean()` 方法来填充缺失值。具体代码如下：

# 将类别型特征中的缺失值填充为 "未知"
df['B'] = df['B'].fillna("未知")

# 将数值型特征中的缺失值填充为均值
df['A'] = df['A'].fillna(df['A'].mean())

print(df)

输出结果如下：

     A  B
0  1.0  a
1  2.0  b
2  3.0  未知
3  4.0  c
4  5.0  d

可以看到，类别型特征中的缺失值已经被填充为了 `"未知"`，数值型特征中的缺失值已经被填充为了对应特征的均值。