pandas众数填充空值

可以使用 Pandas 中的 `fillna()` 方法来填充空值。对于一个数据表中的某一列，可以使用该列的众数来填充空值，方法如下：

import pandas as pd

# 读取数据表
df = pd.read_csv('data.csv')

# 计算该列的众数
mode = df['column_name'].mode()[0]

# 使用众数填充空值
df['column_name'].fillna(mode, inplace=True)

其中，`column_name` 是需要填充空值的列名。该方法会将该列中的所有空值用该列的众数进行填充。如果需要填充多个列，可以循环遍历所有需要填充空值的列，依次执行上述代码即可。

相关问题

众数补全空值 python

可以使用Python中的pandas库来补全空值，其中众数可以通过mode()函数来计算。

示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含空值的数据集
data = {'A': [1, 2, 3, None, 5, 6, None, 8, 9, None]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算众数
mode = df['A'].mode()[0]

# 用众数填充空值
df['A'].fillna(mode, inplace=True)

# 输出结果
print(df)

输出：

     A
0  1.0
1  2.0
2  3.0
3  2.0
4  5.0
5  6.0
6  2.0
7  8.0
8  9.0
9  2.0

pandas处理数据空值

怎么做？

当处理数据时，可能会遇到一些空值，这会影响我们的数据分析和建模。pandas提供了一些方法来处理空值，其中一个常用的方法是使用dropna()函数来删除包含空值的行或列。另外，也可以使用fillna()函数来填充空值。填充方法可以是使用平均值、中位数、众数等统计方法填充，也可以使用前后数据进行插值填充。具体使用哪种方法，要根据具体的数据情况来决定。