在上述代码中用均值对确实值进行填充

在上述代码中，如果你发现有缺失值并且想要用均值来进行填充，首先需要找到那些缺失值所在的列。你可以使用`isnull()`函数检查数据集中是否存在缺失值，然后计算该列的平均值。以下是如何操作的一个示例：

# 1. 导入必要的库
import pandas as pd

# 假设你的数据集已经加载到DataFrame `df`
mean_values = df.mean()  # 计算每列的平均值

# 或者，针对特定列
mean_value = df['column_name'].mean()  # 'column_name' 为你想填充的列名

# 2. 填充缺失值
df.fillna(df['column_name'].mean(), inplace=True)  # 如果整个数据框有缺失值
# 或者
df['column_name'].fillna(mean_value, inplace=True)  # 如果只针对某一列

# 现在，'column_name' 列的缺失值已经被其平均值所替换

注意：在实际应用中，是否使用均值填充缺失值取决于数据的特点。对于某些异常值较多的列，直接使用均值可能会引入偏差。有时候，可以选择使用其他方法比如众数填充分类变量，或使用插值法填充连续变量。