python中位数填充

在Python中，中位数填充是一种常用的缺失值处理方法。对于一个数据表，我们可以使用pandas库中的fillna函数来进行中位数填充。首先，我们需要计算每一列非缺失值的中位数，然后将缺失值用中位数进行填充。例如，对于一个名为df的数据表，我们可以使用以下代码进行中位数填充：
df.fillna(df.median(), inplace=True) [1]

另外，如果我们想删除某一列的缺失值而不是进行填充，我们可以使用drop函数来实现。例如，如果我们想删除名为'Age'的列中的缺失值，可以使用以下代码：
train1.drop(['Age'],axis=1) [2]

需要注意的是，上述代码中的train1是一个数据表对象，'Age'是要删除的列名。

如果我们想使用常量值来填充缺失值，可以使用fillna函数的常量参数。例如，如果我们想将数据表train_constant中的所有空值填充为0，可以使用以下代码：
train_constant.fillna(0, inplace=True) [2]

这是一种简单而有效的缺失值处理方法，适用于各种数据集。例如，我们可以使用scikit-learn库自带的鸢尾花数据集来展示中位数填充的方法。该数据集包含150个样本，每个样本有四个特征，分为三个品种。为了生成含有缺失值的数据，我们可以使用numpy库生成随机数，并使用mask函数将其中一部分值设为缺失值。以下代码展示了如何使用中位数填充处理含有缺失值的鸢尾花数据集：
from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd

# 导入数据集
iris = load_iris()

# 转换为DataFrame格式
df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)

# 生成含有缺失值的数据
import numpy as np
np.random.seed(0)
df = df.mask(np.random.random(df.shape) < 0.2) [3<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [机器学习预处理：中位数填充缺失值的Python实现](https://blog.csdn.net/wellcoder/article/details/130566094)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [python数据处理----处理缺失值（二）](https://blog.csdn.net/bjsyc123456/article/details/124401128)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]