python中缺失值如何用均值进行填充

可以使用 pandas 库提供的 fillna() 函数，将缺失值用该列的均值进行填充。具体操作如下：

1.读取数据并找出有缺失值的列。

2.使用 mean() 方法计算该列的均值。

3.使用 fillna() 方法将缺失值替换为该列的均值。

代码示例：

# 导入 pandas 库
import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv("data.csv")

# 找出有缺失值的列
columns_with_missing_values = data.columns[data.isnull().any()]

# 计算均值并填充缺失值
for col in columns_with_missing_values:
mean = data[col].mean()
data[col].fillna(mean, inplace=True)

# 输出结果
print(data.head())

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python中用缺失值如何用均值进行填充

可以使用 pandas 库中的 fillna() 方法，将缺失值填充为该列的均值。代码如下：

import pandas as pd

# 创建数据表
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4],
                   'B': [5, None, 7, 8],
                   'C': [9, 10, 11, None]})

# 使用均值进行填充
df.fillna(df.mean(), inplace=True)

# 打印填充后的数据表
print(df)

输出：

     A    B          C
0  1.0  5.0   9.000000
1  2.0  6.0  10.000000
2  2.333333  7.0  11.000000
3  4.0  8.0  10.333333

python将列缺失值用均值填充

好的，这是一个关于数据处理的技术问题。我们可以使用 pandas 库的 fillna 函数来实现列缺失值的填充。具体来说，可以先使用 DataFrame.mean() 函数计算出每一列的均值，然后再使用 fillna 函数将缺失值替换为对应列的均值。下面是示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 计算各列均值并填充缺失值
df = df.fillna(df.mean())

# 输出处理后的数据
print(df.head())

其中，'data.csv' 是包含数据的 CSV 文件路径。fillna 函数会自动将每一列中的缺失值替换为对应列的均值。