pandas众数填充空值

在数据处理的过程中，经常会遇到数据缺失的情况。而这些缺失值对于数据的分析和建模是有不良影响的。因此，需要对缺失值进行处理。pandas库提供了多种方法来处理缺失值，包括众数填充。

众数填充指的是将缺失值用数据集中出现次数最多的值来进行填充。这个方法适用于数值类型的数据和离散型的数据，因为这些类型的数据有了众数的存在，可以代表数据的大部分分布。

在pandas中，可以使用fillna方法来填充缺失值。通过设置method为‘ffill’和‘bfill’来实现众数填充。ffill代表fill forward, 缺失值用前面的数值填充，bfill代表fill backward, 缺失值用后面的数值填充，即最近的存在的数值。

下面是一段众数填充的代码示例：

import pandas as pd 
  
# create sample dataframe with missing values 
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, None, 5, None], 
                   'B': ['a', 'b', None, 'a', 'a', 'c']}) 
  
# fill null values with mode 
df = df.fillna(df.mode().iloc[0])
  
print(df)

运行结果如下：

   A  B
0  1  a
1  2  b
2  3  a
3  1  a
4  5  a
5  1  c

由结果可以看出，在A列中的缺失值被用这一列最高频出现的值1进行了填充。

总结来说，在实际数据处理中，采用众数填充方法对于缺失值处理的效果较为可靠。但需要注意的是，如果数据的样本存在多个众数，那么需要根据数据类型和具体问题来选择最终的填充值。