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
时间: 2024-04-05 08:35:59 浏览: 6
泰坦尼克号的数据集中的“Embarked”特征表示乘客登船的港口,有三个可能的取值:C(Cherbourg),Q(Queenstown)和S(Southampton)。在该数据集中,该特征有两个缺失值。在使用众数填充缺失值之后,所有的Embarked特征都被填充为非空值。这是因为众数是该特征中出现最频繁的值,因此填充缺失值时使用众数可以使用该特征中最常见的值来填充缺失值,从而使得所有的Embarked特征都变成了非空值。请注意,填充缺失值时,需要根据实际情况选择合适的方法,不能随意填充。
相关问题
写一段python代码,利用众数填充缺失值
假设我们有一个包含缺失值的数据集,可以使用以下代码填充众数来处理缺失值:
```python
import pandas as pd
# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')
# 求出每列的众数
mode = data.mode()
# 填充缺失值
data.fillna(mode.iloc[0], inplace=True)
# 输出处理后的数据集
print(data)
```
在这段代码中,我们首先使用`pandas`库读取数据集,并使用`mode()`函数求出每列的众数。然后,我们使用`fillna()`函数将缺失值替换为相应列的众数。
最后,我们输出处理后的数据集。
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:
```python
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:
```python
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。