pandas 添加一行填入每列的均值

要在pandas中添加一行并填入每列的均值，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，计算每列的均值。可以使用`mean()`函数来计算每列的均值，例如：`df.mean()`，其中`df`是你的DataFrame对象。

2. 创建一个新的行，用于存储均值。可以使用`loc`属性来创建一个新的行，例如：`df.loc['mean'] = df.mean()`。

完整的代码示例如下：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': [4, 5, 6],
        'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算每列的均值并添加一行
df.loc['mean'] = df.mean()

print(df)

输出结果如下：

      A    B    C
0     1    4    7
1     2    5    8
2     3    6    9
mean  2.0  5.0  8.0

相关问题

``` # 删除缺失值过多的列＆无关结果列 data.dropna(axis=1,how) # 填补具有缺失值的列，某些特征确实只缺1/2个值，可直接删除记录```按要求补全代码

上述代码片段是在Pandas库中处理数据集（DataFrame）的操作，用于处理缺失值。`dropna()`函数用来删除包含大量缺失值的列，而`axis=1`表示操作的是列（columns），`how`参数未给出具体的条件，可能需要填入`thresh`（阈值，指每列中非缺失值的数量）或`any`（删除含有任一缺失值的行或列）、`all`（只有所有值都不缺失才保留）等。

以下是完整的代码补全：

# 删除缺失值过多的列（例如，如果超过总列数的50%）
data.dropna(axis=1, thresh=len(data.columns) * 0.5, how='all')

# 如果你想删除那些有一半以上缺失值的列
data.dropna(axis=1, thresh=data.isnull().sum() > data.shape[0] / 2)

# 对于仅少量缺失值的列，可以选择填充缺失值，比如使用均值、中位数或众数填补
# 假设'data'是一个DataFrame，'column_name'是要填补缺失值的列名
mean_filled_data = data.fillna(data['column_name'].mean())
median_filled_data = data.fillna(data['column_name'].median())

# 如果某些特征确实只缺部分值，可以根据业务需求选择是否删除有缺失值的记录
# 删除含缺失值的记录（如何`any`方式）
records_with_missing_values = data[data.isnull().any(axis=1)]
remaining_records = data.dropna()