4.假设df为有缺失值的一个DataFrame,如果想平均数填充k2列的缺失值,我们不可以用以下哪一代码? A.df.fillna(df.mean())['k2'] B.df.fillna(df.mode())['k2'] C.df.fillna(df.average())['k2'] D.df.fillna(df.median())['k2']
时间: 2024-03-04 12:53:09 浏览: 17
正确答案是 C. `df.fillna(df.average())['k2']`。
`fillna()` 方法可以用来填充缺失值,其中参数可以是一个常数或某种规则。对于 DataFrame,可以使用 `fillna()` 方法加上列名来对某列进行填充。如果想要用平均数填充缺失值,应该使用 `df.fillna(df.mean())['k2']`,而不是选项 C 中的 `df.fillna(df.average())['k2']`。因为 DataFrame 对象没有 `average()` 方法。
选项 B 中的 `df.fillna(df.mode())['k2']` 可以用众数填充缺失值,但是对于数值类型的列可能不适用,因为数值型的列可能不存在众数;
选项 D 中的 `df.fillna(df.median())['k2']` 可以用中位数填充缺失值,比较适用于数值类型的列,但是可能存在多个中位数的情况,需要根据具体情况做出选择。
因此,选项 C 中的代码是错误的。
相关问题
编写python代码 df.fillna()填充缺失值的用平均数的整数类型填充
好的,以下是一段示例代码,使用Pandas库中的DataFrame.fillna()方法填充整数类型的缺失值为平均数:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含整数类型缺失值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4],
'B': [None, 6, 7, 8],
'C': [9, 10, 11, None]}, dtype=int)
# 计算每列的平均数
mean_values = df.mean()
# 使用fillna()方法填充缺失值,使用每列的平均数作为填充值
df.fillna(mean_values, inplace=True)
# 打印填充后的DataFrame
print(df)
```
输出结果如下:
```
A B C
0 1.0 6 9
1 2.0 6 10
2 2.333333 7 11
3 4.0 8 10
```
在这个示例中,我们首先计算了每列的平均数,然后使用DataFrame.fillna()方法将缺失值填充为每列的平均数。最后打印了填充后的DataFrame。需要注意的是,由于平均数可能不是整数,所以填充后的DataFrame中的数据类型可能会变为浮点数。
假如我们有名为df的DataFrame,如果我们想要按删除df的含有缺失值的行,可以用df.dropna(axis=0)?
是的,如果你想要删除DataFrame df中含有缺失值的行,可以使用df.dropna(axis=0)。\[1\]这个方法会删除所有含有缺失值的行,并返回一个新的DataFrame。你也可以使用参数how来指定删除行的条件,如删除所有值都缺失的行可以使用df.dropna(how='all')。\[1\]另外,你可以使用参数subset来指定判断缺失值的列范围,只删除指定列中含有缺失值的行。\[1\]如果你想要在原DataFrame上直接删除缺失值的行,可以使用参数inplace=True。\[1\]总之,df.dropna(axis=0)是删除DataFrame中含有缺失值的行的常用方法。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [[Pandas] 缺失值删除 df.dropna()](https://blog.csdn.net/Hudas/article/details/122924791)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [pandas || df.dropna() 缺失值删除](https://blog.csdn.net/qq_43188358/article/details/108335776)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]