python中用缺失值如何用均值进行填充

可以使用 pandas 库中的 fillna() 方法，将缺失值填充为该列的均值。代码如下：

import pandas as pd

# 创建数据表
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4],
                   'B': [5, None, 7, 8],
                   'C': [9, 10, 11, None]})

# 使用均值进行填充
df.fillna(df.mean(), inplace=True)

# 打印填充后的数据表
print(df)

输出：

     A    B          C
0  1.0  5.0   9.000000
1  2.0  6.0  10.000000
2  2.333333  7.0  11.000000
3  4.0  8.0  10.333333

相关问题

在上述代码中用均值对确实值进行填充

在上述代码中，如果你发现有缺失值并且想要用均值来进行填充，首先需要找到那些缺失值所在的列。你可以使用`isnull()`函数检查数据集中是否存在缺失值，然后计算该列的平均值。以下是如何操作的一个示例：

# 1. 导入必要的库
import pandas as pd

# 假设你的数据集已经加载到DataFrame `df`
mean_values = df.mean()  # 计算每列的平均值

# 或者，针对特定列
mean_value = df['column_name'].mean()  # 'column_name' 为你想填充的列名

# 2. 填充缺失值
df.fillna(df['column_name'].mean(), inplace=True)  # 如果整个数据框有缺失值
# 或者
df['column_name'].fillna(mean_value, inplace=True)  # 如果只针对某一列

# 现在，'column_name' 列的缺失值已经被其平均值所替换

注意：在实际应用中，是否使用均值填充缺失值取决于数据的特点。对于某些异常值较多的列，直接使用均值可能会引入偏差。有时候，可以选择使用其他方法比如众数填充分类变量，或使用插值法填充连续变量。