l利用众数对泰塔尼克号中emarked填充缺失值后都成非空了,怎么回事
时间: 2024-04-06 20:28:39 浏览: 19
在泰坦尼克号数据集中,"Embarked"列是指乘客登船的港口,有三个可能的取值:"S"、"C"和"Q"。在数据集中,这一列有两个缺失值。如果我们使用众数来填充这些缺失值,也就是用最常见的取值来代替缺失值,那么很可能会出现这样的情况:因为"Embarked"列中"S"的数量最多,所以我们用"S"来填充缺失值,使得"Embarked"列中的所有缺失值都被填充为"S",从而使得该列成为非空列。这就是为什么使用众数填充缺失值后,"Embarked"列变为非空列的原因。
相关问题
写一段python代码,利用众数填充缺失值
假设我们有一个包含缺失值的数据集,可以使用以下代码填充众数来处理缺失值:
```python
import pandas as pd
# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')
# 求出每列的众数
mode = data.mode()
# 填充缺失值
data.fillna(mode.iloc[0], inplace=True)
# 输出处理后的数据集
print(data)
```
在这段代码中,我们首先使用`pandas`库读取数据集,并使用`mode()`函数求出每列的众数。然后,我们使用`fillna()`函数将缺失值替换为相应列的众数。
最后,我们输出处理后的数据集。
将泰坦尼克号中embarked的文本转换成数值,然后对embarked字段进行缺失值填充
可以使用以下方法将泰坦尼克号数据集中的 "embarked" 字段中的文本转换成数值:
```python
import pandas as pd
# 读取数据集
df = pd.read_csv("titanic.csv")
# 使用映射将文本转换为数值
embarked_mapping = {"S": 0, "C": 1, "Q": 2}
df["embarked"] = df["embarked"].map(embarked_mapping)
# 输出转换后的数据
print(df.head())
```
对于缺失值填充,可以使用以下方法:
```python
import pandas as pd
# 读取数据集
df = pd.read_csv("titanic.csv")
# 使用众数填充缺失值
df["embarked"] = df["embarked"].fillna(df["embarked"].mode()[0])
# 使用映射将文本转换为数值
embarked_mapping = {"S": 0, "C": 1, "Q": 2}
df["embarked"] = df["embarked"].map(embarked_mapping)
# 输出转换后的数据
print(df.head())
```
上述代码使用了 "mode()" 方法来获取 "embarked" 字段中的众数,并使用该值来填充缺失值。然后使用相同的映射方法将文本转换为数值。