pandas填充缺失值,第一列使用均值填充,第二列使用后向填充,限制只填充三个缺失值,第三列使用中位数填充,第四列使用众数填充
时间: 2023-07-11 14:29:21 浏览: 70
好的,针对您的问题,可以使用 pandas 中的 fillna 方法来填充缺失值,具体的操作如下:
假设您的 DataFrame 名称为 df,第一列为 col1,第二列为 col2,第三列为 col3,第四列为 col4,那么您可以按照以下步骤进行填充:
1. 对第一列使用均值填充:
```python
mean_val = df['col1'].mean() # 计算第一列的均值
df['col1'].fillna(mean_val, inplace=True) # 使用均值填充缺失值
```
2. 对第二列使用后向填充,限制只填充三个缺失值:
```python
df['col2'].fillna(method='bfill', limit=3, inplace=True) # 使用后向填充,限制只填充三个缺失值
```
3. 对第三列使用中位数填充:
```python
median_val = df['col3'].median() # 计算第三列的中位数
df['col3'].fillna(median_val, inplace=True) # 使用中位数填充缺失值
```
4. 对第四列使用众数填充:
```python
mode_val = df['col4'].mode()[0] # 计算第四列的众数
df['col4'].fillna(mode_val, inplace=True) # 使用众数填充缺失值
```
以上就是针对您的问题的解决方法,希望能够帮到您。