df_pandas[numerical_cols] = df_pandas[numerical_cols].fillna(df_pandas[numerical_cols].mean())报错

这段代码试图用DataFrame `df_pandas` 中数值型 (`numerical_cols`) 列的平均值填充缺失值。报错可能有以下几个原因：

1. **变量未定义**：首先确认`numerical_cols`是否已经被正确设置为包含数字列的列表，如之前我们提到的`numeric_columns`。

2. **列引用错误**：`df_pandas[numerical_cols]`可能不是期望的数值型列集合，需要检查`numerical_cols`是否准确无误。

3. **数据结构问题**：如果某个列原本就不是数值类型，尝试填充平均值会抛出错误。确认列的数据类型是否适合进行计算。

4. **错误的数据操作**：有时候可能由于某些列不可用于求平均或其他运算导致异常。确保对数据的操作符适用于该列的数据类型。

5. **缺失值处理**：`fillna()`函数可能遇到空值或无法填充的情况，例如全列都是NA或NaN，这时平均值可能会报错。可以添加适当条件判断来避免这种情况。

修复这个问题通常需要查看具体的错误信息，然后针对性地处理。示例代码修改后的部分可能是：

if df_pandas[numerical_cols].isnull().sum().sum() > 0:  # 检查是否有缺失值
    df_pandas[numerical_cols] = df_pandas[numerical_cols].fillna(df_pandas[numerical_cols].mean(), downcast='infer')

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读取score_pandas.txt,并为其创建DataFrame

在Python中，使用pandas库可以方便地读取文本文件并创建DataFrame对象。假设`score_pandas.txt`文件中存储了学生的分数数据，每行数据可能包含学生姓名和他们的分数，字段之间用逗号或其他分隔符分隔。下面是一个示例代码，展示如何读取这样的文件并创建一个DataFrame：

import pandas as pd

# 假设数据文件是逗号分隔的
file_path = 'score_pandas.txt'

# 使用pandas的read_csv函数读取数据
df = pd.read_csv(file_path)

# 如果数据是用其他分隔符，比如空格或者制表符，可以使用sep参数指定
# df = pd.read_csv(file_path, sep=' ')

# 查看DataFrame的基本信息
print(df.head())  # 打印前几行数据以检查是否正确读取

在上述代码中，我们首先导入了pandas库，并假设数据是用逗号分隔的。然后，我们使用`pd.read_csv`函数读取文件，该函数会自动解析数据并创建一个DataFrame对象。如果数据文件使用的是其他分隔符，可以通过`sep`参数来指定。最后，我们使用`df.head()`方法来查看DataFrame的前几行数据，确保数据已经被正确加载。

polars.from_pandas

`polars.from_pandas`是polars库中的一个函数，用于将Pandas DataFrame转换为polars DataFrame。它的语法如下：

polars.from_pandas(pandas_df)

其中，`pandas_df`是一个Pandas DataFrame对象。

这个函数的作用是将Pandas DataFrame转换为polars DataFrame，以便在polars库中进行数据分析和处理。通过这个函数，你可以方便地将已有的Pandas数据转换为polars数据，并利用polars库提供的功能进行数据统计分析。

注意：在使用这个函数之前，你需要先安装polars库，并将其导入到你的Python环境中。你可以通过引用中提供的polars库文件进行安装。