R语言代码：用众数填充 Embarked 中的缺失值

可以使用以下 R 语言代码来使用 Embarked 列的众数来填充缺失值：

# 读取数据
data <- read.csv("train.csv")

# 计算 Embarked 列的众数
mode <- names(sort(table(data$Embarked), decreasing = TRUE))[1]

# 用众数填充 Embarked 列的缺失值
data$Embarked[is.na(data$Embarked)] <- mode

# 检查 Embarked 列是否还有缺失值
sum(is.na(data$Embarked))

这段代码首先读取了一个名为 `train.csv` 的数据文件。然后，使用 `table()` 函数计算了 Embarked 列的众数，并将其存储在变量 `mode` 中。接下来，使用逻辑向量来定位 Embarked 列的缺失值，然后将其替换为 `mode` 的值。最后，使用 `sum()` 函数检查 Embarked 列是否还有缺失值。

相关问题

将泰坦尼克号中embarked的文本转换成数值，然后对embarked字段进行缺失值填充

可以使用以下方法将泰坦尼克号数据集中的 "embarked" 字段中的文本转换成数值：

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv("titanic.csv")

# 使用映射将文本转换为数值
embarked_mapping = {"S": 0, "C": 1, "Q": 2}
df["embarked"] = df["embarked"].map(embarked_mapping)

# 输出转换后的数据
print(df.head())

对于缺失值填充，可以使用以下方法：

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv("titanic.csv")

# 使用众数填充缺失值
df["embarked"] = df["embarked"].fillna(df["embarked"].mode()[0])

# 使用映射将文本转换为数值
embarked_mapping = {"S": 0, "C": 1, "Q": 2}
df["embarked"] = df["embarked"].map(embarked_mapping)

# 输出转换后的数据
print(df.head())

上述代码使用了 "mode()" 方法来获取 "embarked" 字段中的众数，并使用该值来填充缺失值。然后使用相同的映射方法将文本转换为数值。

l利用众数对泰塔尼克号中emarked填充缺失值后都成非空了，怎么回事

在泰坦尼克号数据集中，"Embarked"列是指乘客登船的港口，有三个可能的取值："S"、"C"和"Q"。在数据集中，这一列有两个缺失值。如果我们使用众数来填充这些缺失值，也就是用最常见的取值来代替缺失值，那么很可能会出现这样的情况：因为"Embarked"列中"S"的数量最多，所以我们用"S"来填充缺失值，使得"Embarked"列中的所有缺失值都被填充为"S"，从而使得该列成为非空列。这就是为什么使用众数填充缺失值后，"Embarked"列变为非空列的原因。