已有一个csv文件，用除空值以外的均值填充某几列的缺失值

好的，您可以使用以下代码来实现从 CSV 文件中读取数据，针对某几列使用除空值以外的均值填充缺失值，并将结果保存到一个新的 CSV 文件中：

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据
df = pd.read_csv('your_file.csv')

# 指定需要填充缺失值的列
columns_to_fill = ['B', 'C']

# 对指定列使用均值填充空值
for column in columns_to_fill:
    # 计算除空值以外的均值
    mean_without_na = df[column].dropna().mean()
    # 使用除空值以外的均值填充空值
    df[column].fillna(mean_without_na, inplace=True)

# 将结果保存到新的 CSV 文件中
df.to_csv('your_new_file.csv', index=False)

这段代码中，我们首先使用 `pd.read_csv()` 函数从 CSV 文件中读取数据。然后，我们指定了需要填充缺失值的列，即 `B` 和 `C` 列。接着，我们使用 `dropna()` 函数去除空值，并使用 `mean()` 函数计算除空值以外的均值。然后，我们使用该均值对空值进行填充。最后，我们使用 `df.to_csv()` 函数将结果保存到一个新的 CSV 文件中，其中 `index=False` 参数表示不保存行索引。

希望这个回答能够解决您的问题！