df.isnull().sum() df.fillna(df.mean(), inplace=True)代码解析

这是针对 Pandas DataFrame 对象的两行代码。

第一行 `df.isnull().sum()` 是用于计算 DataFrame 中每个列的缺失值数量的。具体来说，它会返回一个 Series 对象，其中每个元素对应一个列名，其值为该列中缺失值的数量。

第二行 `df.fillna(df.mean(), inplace=True)` 是用于填充 DataFrame 中的缺失值，将其用该列的平均值进行替代。其中 `fillna()` 方法的第一个参数是用于替代缺失值的值，这里使用了每列的平均值。`inplace=True` 表示直接修改原 DataFrame。

综合来看，这两行代码的作用是：计算 DataFrame 中每列的缺失值数量，然后用该列的平均值填充缺失值。

相关问题

import pandas as pd# 读取CSV文件 df = pd.read_csv("data.csv")# 判断第一列（Id）是否有缺失值 if df['Id'].isnull().sum() > 0: df['Id'].fillna(method='ffill', inplace=True)# 判断是否有重复记录 df.drop_duplicates(inplace=True) # 计算成绩平均值，作为新一列加入原数据库框中 df['Average'] = df[['Score1', 'Score2', 'Score3']].mean(axis=1) # 寻找平均分最高的纪录 max_average = df['Average'].max()record = df[df['Average'] == max_average] # 统计每个科目大于等于60分的人数 pass_math=len(df[df['Score1']>=60])pass_physics=len(df[df['Score2']>=60])pass_english =len(df[df['Score3'] >= 60]) print("处理后的数据：")print(df)print("平均分最高的纪录：") print(record)print("数学成绩大于等于60分的人数：", pass_math) print("物理成绩大于等于60分的人数：", pass_physics) print("英语成绩大于等于60分的人数：", pass_english)结果

这段代码的功能是读取CSV文件“data.csv”，对其中的数据进行处理和分析。具体实现如下：

1. 判断第一列（Id）是否有缺失值，如果有则使用前向填充的方式补全缺失值。

if df['Id'].isnull().sum() > 0:
    df['Id'].fillna(method='ffill', inplace=True)

2. 判断是否有重复记录，如果有则删除至唯一。

df.drop_duplicates(inplace=True)

3. 计算三科成绩的平均值，将结果作为新一列加入原数据框中。

df['Average'] = df[['Score1', 'Score2', 'Score3']].mean(axis=1)

4. 寻找平均分最高的记录。

max_average = df['Average'].max()
record = df[df['Average'] == max_average]

5. 统计每个科目大于等于60分的人数。

pass_math = len(df[df['Score1'] >= 60])
pass_physics = len(df[df['Score2'] >= 60])
pass_english = len(df[df['Score3'] >= 60])

最后输出处理后的数据、平均分最高的记录以及每个科目大于等于60分的人数。

以下是商超的货品价格数据清洗代码，请根据将“”内的代码填写完整。 import numpy as np import pandas as pd df=pd.DataFrame(pd.read csv(namecsvheader=1))df=pd.DataFrame(pd.read excel(namexlsx')) df=pdDataFrame({"id":[1001,1002,1003,1004,1005,1006]， "date":pd.date range('20130102',p eriods=6), "city":['Beijing ', 'SH', guangzho u', 'Shenzhen', 'shanghai', 'BEIJING". "age":[23,44,54,32,34,32],"categ ory":['100-A','100-B','110-A',110-C',210-A','130-F', "price":[1200,np.nan,2133,5433,np nan,4432]}, columns=iddatecitycategor y','age','price']) df.() #查看数据表的维度 df.()#检查数据空值 dfl'.isnull()#检查价格特定列空值 df'city].()#查看city列中的唯一值 df. ()#查看数据表的值df #查看数据表的值 df.#查看列名称 df.(how=any)#删除数据表中含有空值的行 df['price]._(df'price]mean())#使用price均值对 NA进行填充 df['city'].#删除后出现的重复值 dfhead()#查看数据前5行的值

import numpy as np
import pandas as pd

df=pd.DataFrame(pd.read_csv('name.csv', header=1)) #读取csv文件并指定表头行为1
df=pd.DataFrame(pd.read_excel('name.xlsx')) #读取excel文件

df=pd.DataFrame({
"id":[1001,1002,1003,1004,1005,1006],
"date":pd.date_range('20130102',periods=6), #使用pd.date_range()生成日期序列
"city":['Beijing', 'SH', 'guangzhou', 'Shenzhen', 'shanghai', 'BEIJING'], #修改城市名称，统一为小写
"age":[23,44,54,32,34,32],
"category":['100-A','100-B','110-A','110-C','210-A','130-F'],
"price":[1200,np.nan,2133,5433,np.nan,4432]
}, columns=['id','date','city','category','age','price'])

df.shape #查看数据表的维度
df.isnull().sum() #检查数据空值
df['price'].isnull().sum() #检查价格特定列空值
df['city'].unique() #查看city列中的唯一值
df.values #查看数据表的值
df.columns #查看列名称
df.dropna(how='any', inplace=True) #删除数据表中含有空值的行
df['price'].fillna(df['price'].mean(), inplace=True) #使用price均值对NA进行填充
df['city'].drop_duplicates(inplace=True) #删除后出现的重复值
df.head() #查看数据前5行的值