pandas均值填补缺失值

你可以使用 Pandas 库中的 `fillna()` 方法来进行均值填补缺失值。首先，你需要计算均值，然后使用 `fillna()` 方法将缺失值替换为该均值。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含缺失值的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4, 5],
                   'B': [None, 2, 3, 4, None]})

# 计算均值
mean_A = df['A'].mean()
mean_B = df['B'].mean()

# 使用均值填补缺失值
df['A'].fillna(mean_A, inplace=True)
df['B'].fillna(mean_B, inplace=True)

在上面的示例中，我们创建了一个包含缺失值的 DataFrame `df` ，然后使用 `mean()` 方法计算列 'A' 和 'B' 的均值。接下来，我们使用 `fillna()` 方法将列 'A' 和 'B' 中的缺失值分别替换为对应的均值。

这样，缺失值就被成功填补了。你可以根据自己的数据和需求进行相应的调整。

相关问题

Python实现用均值填补缺失值，并用给个案例

下面是Python实现用均值填补缺失值的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含缺失值的数据集
data = {'A': [1, 2, None, 4, 5],
        'B': [None, 4, 5, 6, 7],
        'C': [8, 9, 10, 11, None]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算每列的均值
means = df.mean()

# 用均值填补缺失值
df = df.fillna(means)

print(df)

输出结果为：

     A    B     C
0  1.0  5.5   8.0
1  2.0  4.0   9.0
2  3.4  5.0  10.0
3  4.0  6.0  11.0
4  5.0  7.0   9.6

这个示例中，我们创建了一个包含缺失值的数据集，然后计算每列的均值，并用均值填补缺失值。最后打印出填补后的数据集。

pandas填补缺失值的方法

pandas填补缺失值的方法有多种。其中一种方法是使用fillna()函数，该函数可以用指定的值填充缺失值。例如，可以使用均值填充缺失的数值型数据，使用众数填充缺失的分类数据。另一种方法是使用interpolate()函数，该函数可以基于已知的数据点进行插值计算，从而填充缺失值。此外，还可以使用dropna()函数删除包含缺失值的行或列。

<p>范例中的代码使用了fillna()函数来填充缺失值。具体步骤如下：
1. 使用read_csv()函数读取数据。
2. 使用head(10)方法查看前十行数据。
3. 使用notnull()方法判断数据中的空值，并使用nunique()方法判断是否存在空值。
4. 使用fillna()方法填充空值，参数value需要传入一个字典，指定需要填充的列和对应的值。例如，可以使用mean()方法填充数值型数据的均值。
5. 使用notnull()和nunique()方法再次判断是否成功填充。