怎么将csv缺失值数量排第17的数据均值填充，并更新

可以使用Pandas库中的fillna()方法来对缺失值进行填充，使用isnull()方法和sum()方法来计算每列缺失值的数量，使用rank()方法对缺失值数量进行排名，然后使用loc[]方法来定位缺失值数量排名第17的数据，并使用fillna()方法进行均值填充。具体步骤如下：

1. 首先，导入Pandas库，读取CSV文件并将其存储在一个Pandas数据帧中，例如：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('example.csv')

2. 使用isnull()方法和sum()方法来计算每列缺失值的数量，并使用rank()方法对缺失值数量进行排名，例如：

missing_rank = df.isnull().sum().rank(ascending=False)

这里将数据帧中每列缺失值的数量进行排名，并将结果存储在名为missing_rank的Series对象中。

3. 使用loc[]方法来定位缺失值数量排名第17的数据，并使用fillna()方法进行均值填充，例如：

missing_col = missing_rank[missing_rank == 17].index[0]
df[missing_col] = df[missing_col].fillna(df[missing_col].mean())

这里使用loc[]方法和布尔索引来定位缺失值数量排名第17的列，并使用fillna()方法进行均值填充。

4. 运行上述代码后，就可以将缺失值数量排名第17的列进行均值填充，并更新数据帧df。

需要注意的是，fillna()方法中的df[missing_col].mean()表示使用该列的均值对缺失值进行填充。另外，如果想要对行进行填充，可以使用axis=0参数。例如：

df = df.fillna(df.mean(), axis=0)

这里使用fillna()方法对整个数据帧进行均值填充。