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。

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已有csv文件，某一列缺失值用除空值外均值替换

好的，您可以使用Python中的pandas库来实现这个功能。首先，您需要读取csv文件并将其转换为pandas的DataFrame对象，然后使用fillna()方法来填充缺失值。

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('your_file.csv')

# 计算均值
mean_value = df['your_column'].mean()

# 用均值填充缺失值
df['your_column'].fillna(mean_value, inplace=True)

# 将修改后的数据保存到新的csv文件中
df.to_csv('new_file.csv', index=False)

请将代码中的“your_file.csv”替换为您的csv文件路径，将“your_column”替换为您需要填充缺失值的列名。最后，代码将保存修改后的数据到“new_file.csv”中。

已有csv文件，某一列缺失值用除空值外均值替换，将修改后的数据保存到原csv文件中

好的，您可以使用Python中的pandas库来实现这个功能。首先，您需要读取csv文件并将其转换为pandas的DataFrame对象，然后使用fillna()方法来填充缺失值，最后使用to_csv()方法将修改后的数据保存到原csv文件中。

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('your_file.csv')

# 计算均值
mean_value = df['your_column'].mean()

# 用均值填充缺失值
df['your_column'].fillna(mean_value, inplace=True)

# 将修改后的数据保存到原csv文件中
df.to_csv('your_file.csv', index=False)

请将代码中的“your_file.csv”替换为您的csv文件路径，将“your_column”替换为您需要填充缺失值的列名。最后，代码将保存修改后的数据到原csv文件中。注意，这样做会覆盖原有的数据，请谨慎操作。