pandas 利用平均值填充缺失值
时间: 2023-06-29 15:15:05 浏览: 189
可以使用pandas中的fillna()函数来填充缺失值,其中缺失值可以用列的平均值进行填充。具体操作步骤如下:
1. 首先读取含有缺失值的DataFrame。
2. 使用mean()函数计算每一列的平均值。
3. 使用fillna()函数填充缺失值,填充值为每一列的平均值。
示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 读取含有缺失值的DataFrame
df = pd.read_csv('data.csv')
# 计算每一列的平均值
mean_values = df.mean()
# 使用每一列的平均值填充缺失值
df.fillna(mean_values, inplace=True)
# 输出结果
print(df)
```
其中,`data.csv`是含有缺失值的csv文件。`inplace=True`表示直接修改原DataFrame,而不是返回一个新的DataFrame。
相关问题
pandas年龄Sex缺失值用平均值填充
可以使用 Pandas 中的 fillna() 函数来填充缺失值。假设数据框的名称为 df,年龄列为 age,性别列为 sex,可以按照如下方式用年龄的平均值填充缺失值:
```python
# 计算年龄的平均值
mean_age = df['age'].mean()
# 用平均值填充年龄的缺失值
df['age'].fillna(mean_age, inplace=True)
# 用众数填充性别的缺失值
mode_sex = df['sex'].mode()[0]
df['sex'].fillna(mode_sex, inplace=True)
```
上述代码首先计算年龄的平均值,然后使用 fillna() 函数将缺失值填充为该平均值。对于性别列,可以使用 mode() 函数计算众数,并用 fillna() 函数将缺失值填充为该众数。注意,使用 inplace=True 参数可以直接修改原始数据框 df,而不是返回一个新的数据框。
pandas填充平均值
好的,我可以回答这个问题。如果你想使用 Pandas 填充平均值,可以使用 DataFrame.mean() 方法获取均值,然后使用 DataFrame.fillna() 方法填充缺失值。例如,如果你的 DataFrame 名称为 df,可以使用以下代码:
```
mean = df.mean()
df.fillna(mean, inplace=True)
```
这将使用均值填充 DataFrame 中的缺失值。