将身高列数据修正，使用平均值填充空值，统一为数字格式，保留一位小数

在数据分析中，当遇到身高列数据存在空值或者非数字格式的情况时，可以采取以下步骤来进行修正：

1. **空值处理**：如果身高列包含空值（NaN 或 NULL），可以选择将空值替换为该列的平均值。这一步可以帮助保持数据完整性，并避免因为缺少数据而影响整体分析结果。例如，在Python的pandas库中，你可以这样做：

   df['身高'] = df['身高'].fillna(df['身高'].mean())

2. **数据转换**：确认所有的身高都是数字格式，如果不是，应用适当的函数将其转换成数值。例如，如果是字符串形式，可能需要用`str.replace()`去掉单位（如“cm”、“m”等），然后使用`pd.to_numeric()`转换：

   df['身高'] = pd.to_numeric(df['身高'], errors='coerce').astype(float)

`errors='coerce'`会将无法转换的值设为NaN，之后再用平均值填充。

3. **四舍五入**：为了统一保留一位小数，可以在转换后使用`round()`函数，将所有数值精确到小数点后一位：

   df['身高'] = df['身高'].round(1)

完成上述操作后，你的身高列就应该是没有空值、数值格式化并且保留了一位小数了。