Python填充缺失值

在Python中，填充缺失值的方法有很多种。其中比较常用的几种方法如下：

1. 使用fillna方法：使用DataFrame的fillna方法可以填充缺失值。具体来说，可以使用均值、中位数、众数等方法来填充缺失值。例如：

   import pandas as pd
   df = pd.read_csv('data.csv')
   df.fillna(df.mean(), inplace=True) #使用均值填充缺失值

2. 使用interpolate方法：interpolate是一种插值方法，可以根据已有数据的趋势推断缺失值。例如：

   import pandas as pd
   df = pd.read_csv('data.csv')
   df.interpolate(inplace=True) #使用插值方法填充缺失值

3. 使用fillna和groupby方法：如果数据中含有分类变量，可以使用groupby方法分组后，再使用fillna方法填充缺失值。例如：

   import pandas as pd
   df = pd.read_csv('data.csv')
   df.groupby('category').apply(lambda group: group.fillna(group.mean())) #根据分类变量分组，使用均值填充缺失值