fill_med =['starprefer', 'consuming_capacity', 'price_sensitive', 'cancelrate_pre']怎么使这些值填充为中位数

### 回答1：
假设这些值对应的数据存储在一个名为`data`的DataFrame中，可以使用以下代码将这些值填充为中位数：

# 导入 pandas 库
import pandas as pd

# 将 fill_med 存储的列名转换为列表
cols = list(fill_med)

# 将对应列的值填充为中位数
for col in cols:
    median = data[col].median()
    data[col].fillna(median, inplace=True)

在这个代码中，我们使用了`pandas`库中的`DataFrame`和`fillna`方法。首先，我们将`fill_med`中的列名转换为一个列表，然后使用一个循环来遍历这些列。对于每一列，我们使用`median`方法计算中位数，然后使用`fillna`方法将空值填充为对应的中位数。最后，我们使用`inplace=True`将填充后的值保存回原来的DataFrame中。

### 回答2：
要将fill_med列表中的值填充为中位数，可以按照以下步骤进行：

1. 导入必要的库

   import numpy as np

2. 将fill_med列表转换为numpy数组

   fill_med = np.array(fill_med)

3. 将字符串类型的值转换为浮点型

   fill_med = fill_med.astype(float)

4. 计算中位数

   median_value = np.median(fill_med)

5. 使用中位数填充缺失值

   filled_values = np.where(np.isnan(fill_med), median_value, fill_med)

6. 将填充后的值转换回列表

   filled_values = filled_values.tolist()

最后，`filled_values`列表中的缺失值已经被填充为中位数。

### 回答3：
要将fill_med 中的值填充为中位数，可以按照以下步骤进行：

1. 导入所需的库，如numpy和pandas。
2. 创建一个包含fill_med 中的值的数据框（DataFrame）。
3. 将数据框中的空值（NaN）替换为None，以便在计算中位数时将其忽略。
4. 对于每个列，使用pandas的median（）函数计算该列的中位数。
5. 对于每个列，使用pandas的fillna（）函数将该列中的NaN值替换为中位数。

以下是示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd

fill_med = ['starprefer', 'consuming_capacity', 'price_sensitive', 'cancelrate_pre']

# 创建一个数据框，列名为fill_med 中的值
df = pd.DataFrame(columns=fill_med)

# 将数据框中的空值替换为None
df = df.where(pd.notnull(df), None)

# 对于每个列，计算中位数并用中位数填充NaN值
for col in fill_med:
    median = df[col].median()
    df[col].fillna(median, inplace=True)

执行以上代码后，fill_med 中的值将被填充为各自列的中位数。