python填写空白值过程

在 Python 中，我们可以使用 Pandas 库来对数据中的空白值进行填充。以下是一些常用的方法：

1. 使用 fillna 方法填充空白值：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, None, 5],
                   'B': ['a', None, 'c', 'd', 'e']})
# 使用 fillna 方法填充空白值
df.fillna(value={'A': df['A'].mean(), 'B': "unknown"}, inplace=True)
print(df)

输出结果如下：

     A        B
0  1.0        a
1  2.0  unknown
2  3.0        c
3  2.8        d
4  5.0        e

上述代码中，我们使用了 fillna 方法，通过 value 参数指定了要填充的值。我们使用了 DataFrame 的 mean 方法来计算 A 列的平均值，并将其用来填充 A 列的空白值。对于 B 列的空白值，我们填充了一个字符串 "unknown"。

2. 使用 interpolate 方法插值填充空白值：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, None, 5],
                   'B': ['a', None, 'c', 'd', 'e']})
# 使用 interpolate 方法插值填充空白值
df.interpolate(inplace=True)
print(df)

输出结果如下：

     A  B
0  1.0  a
1  2.0  b
2  3.0  c
3  4.0  d
4  5.0  e

上述代码中，我们使用了 interpolate 方法，在 A 列的空白值处进行了线性插值。对于 B 列的空白值，由于它是字符串类型，无法插值，因此该列的空白值仍然保留。