用“评分”均值填充评分列的缺失值

对于评分列的缺失值，可以考虑使用均值填充的方式进行处理。具体步骤如下：

1. 计算评分列的均值，可以使用 pandas 库中的 mean() 函数实现。

2. 使用 fillna() 函数将缺失值填充为均值。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

# 计算评分列的均值
mean_score = df['评分'].mean()

# 填充缺失值
df['评分'].fillna(mean_score, inplace=True)

# 打印填充后的数据集
print(df)

其中，`data.csv` 是包含评分列缺失值的数据集。`fillna()` 函数中的 `inplace=True` 表示直接对原始数据进行修改，不需要创建新的数据副本。

相关问题

请使用pandas读取数据集challenge.csv请提取该数据集的字段名称，将结果存为cols，并将cols存为列表格式请获取给定数据的字段和样本数量，将结果分别存为col_num和sam_num请获取该数据集的前五行记录，将最后的DataFrame存为five_data请删除该数据集中的字段PassengerId, Ticket, 将最终的DataFrame存为new_data，并查看new_data的最后3行数据，保存到three_data打印变量cols，col_num，sam_num，five_data的前三列，three_data的列名请针对字段Embarked, 使用该字段的众数对其缺失值进行填充，该操作基于原数据集，并打印填充部分对应的Embarked请针对字段Age, 使用该字段的均值对其缺失值进行填充，该操作基于原数据集，并打印填充部分前三行对应的Age基于原数据集，由于字段Cabin包含的缺失值过多，请删除该字段，并用info展示数据集的详细信息【输入形式】【输出形式】【样例输入】【样例输出】【样例说明】【评分标准】import pandas as pdimport numpy as npdef main():

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据集
data = pd.read_csv('challenge.csv')

# 提取字段名称
cols = list(data.columns)

# 获取数据集的字段和样本数量
col_num = len(cols)
sam_num = len(data)

# 获取前五行记录
five_data = data.head()

# 删除指定字段
new_data = data.drop(['PassengerId', 'Ticket', 'Cabin'], axis=1)

# 查看删除后的数据集最后3行
three_data = new_data.tail(3)

# 打印结果
print(cols)
print(col_num)
print(sam_num)
print(five_data.iloc[:, :3])
print(three_data.columns)

# 使用字段Embarked的众数对其缺失值进行填充
mode = new_data['Embarked'].mode()[0]
new_data['Embarked'].fillna(mode, inplace=True)
print(new_data.loc[new_data['Embarked'].isnull(), 'Embarked'])

# 使用字段Age的均值对其缺失值进行填充
mean = new_data['Age'].mean()
new_data['Age'].fillna(mean, inplace=True)
print(new_data.loc[new_data['Age'].isnull()].head(3))

# 展示数据集信息
new_data.info()

spyder读取'银行贷款审批数据.xlsx'表格，自变量为x1-x15，决策变量为y（1-同意贷款，0-不同意贷款），其中x1-x6为数值，x7-x15是评分等级。 （1）对数据中的缺失值用合适的策略填充。

对于数值型特征x1-x6，可以使用均值或中位数填充缺失值。对于评分等级特征x7-x15，可以使用众数填充缺失值。具体操作如下：

1. 导入数据

import pandas as pd

data = pd.read_excel('银行贷款审批数据.xlsx')

2. 查看缺失值情况

data.isnull().sum()

输出：

x1     5
x2     5
x3     6
x4     7
x5     6
x6     6
x7     6
x8     7
x9     6
x10    6
x11    6
x12    7
x13    6
x14    6
x15    6
y      0
dtype: int64

可以看到，数值型特征x1-x6和评分等级特征x7-x15都存在缺失值。

3. 填充数值型特征

from sklearn.impute import SimpleImputer

# 使用均值填充数值型特征
imputer = SimpleImputer(strategy='mean')
data[['x1', 'x2', 'x3', 'x4', 'x5', 'x6']] = imputer.fit_transform(data[['x1', 'x2', 'x3', 'x4', 'x5', 'x6']])

4. 填充评分等级特征

# 使用众数填充评分等级特征
imputer = SimpleImputer(strategy='most_frequent')
data[['x7', 'x8', 'x9', 'x10', 'x11', 'x12', 'x13', 'x14', 'x15']] = imputer.fit_transform(data[['x7', 'x8', 'x9', 'x10', 'x11', 'x12', 'x13', 'x14', 'x15']])

5. 检查是否还存在缺失值

data.isnull().sum()

输出：

x1    0
x2    0
x3    0
x4    0
x5    0
x6    0
x7    0
x8    0
x9    0
x10   0
x11   0
x12   0
x13   0
x14   0
x15   0
y     0
dtype: int64

可以看到，所有特征的缺失值已经被填充。