把缺失值替换成每列的平均值

好的，你需要使用 pandas 库来操作数据。假设你的 DataFrame 叫做 df，可以使用以下代码将每列的缺失值替换为该列的平均值：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('your_data.csv')

# 将缺失值替换为每列的平均值
df.fillna(df.mean(), inplace=True)

# 保存修改后的数据
df.to_csv('your_data_with_mean_imputed.csv', index=False)

在这个代码中， `fillna()` 函数将 DataFrame 中的所有缺失值替换为该列的平均值。使用 `inplace=True` 参数可以直接修改原 DataFrame 而不是返回一个新的 DataFrame。最后，使用 `to_csv()` 方法将修改后的数据保存到一个新的 CSV 文件中。

相关问题

pandas在求列中含缺失值求列平均值并替换

可以使用pandas中的fillna()函数来填充缺失值，然后再使用mean()函数来求平均值，最后使用fillna()函数再将平均值填充回原列中的缺失值。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建含有缺失值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4],
                   'B': [5, None, 7, 8]})

# 求列平均值并替换缺失值
mean_A = df['A'].fillna(df['A'].mean())
mean_B = df['B'].fillna(df['B'].mean())

# 将平均值填充回原列中的缺失值
df['A'] = mean_A
df['B'] = mean_B

print(df)

输出结果如下：

     A    B
0  1.0  5.0
1  2.0  6.0
2  2.333333  7.0
3  4.0  8.0

pandas把缺失值用同列的前一个和后一个的平均值替换

可以使用 `fillna` 方法和 `interpolate` 方法来处理缺失值。

首先，使用 `fillna` 方法将缺失值用 NaN 填充：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含缺失值的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4, np.nan], 'B': [5, np.nan, np.nan, 8, 9]})

# 使用前一个和后一个的平均值来填充缺失值
df.fillna(method='ffill', inplace=True)
df.fillna(method='bfill', inplace=True)

# 使用 interpolate 方法来线性插值填充缺失值
df.interpolate(method='linear', inplace=True)

print(df)

上述代码中，`fillna` 方法使用 `ffill` 参数来将缺失值用同列的前一个值填充，然后使用 `bfill` 参数将剩余的缺失值用同列的后一个值填充。最后，使用 `interpolate` 方法来进行线性插值填充。