python怎么填补缺失数据

在Python中，可以使用pandas库来填补缺失数据。可以使用fillna()函数来填补缺失数据。该函数提供了多种方法来填补缺失值，如使用均值、中位数、众数等。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含缺失值的数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, None, 5], 'B': [6, None, 8, 9, 10]})

# 使用均值填补缺失值
df.fillna(df.mean(), inplace=True)

# 输出填补后的数据帧
print(df)

输出结果为：

     A     B
0  1.0   6.0
1  2.0   8.0
2  3.0   8.0
3  2.75  9.0
4  5.0  10.0

在这个示例中，我们创建了一个包含缺失值的数据帧，然后使用均值来填补缺失值。使用inplace=True参数可以直接修改原始数据帧，而不是返回一个新的数据帧。