4. 把job、education字段中的unknown缺失值用众数填充
时间: 2024-03-06 08:50:05 浏览: 21
假设您有一个名为 `df` 的 Pandas DataFrame,其中包含 `job` 和 `education` 两个字段,可以使用以下代码将其中的 "unknown" 缺失值用众数进行填充:
```python
import pandas as pd
# 读取数据到 DataFrame
df = pd.read_csv('your_file.csv')
# 将 "unknown" 缺失值用众数进行填充
df['job'] = df['job'].replace('unknown', df['job'].mode()[0])
df['education'] = df['education'].replace('unknown', df['education'].mode()[0])
```
其中,`df['job'].mode()[0]` 表示求出 `job` 列的众数,并取第一个值进行填充。`df['education'].mode()[0]` 同理。这里使用了 `replace()` 函数将 "unknown" 值替换为众数。注意,如果众数有多个,这里只取了第一个众数进行填充。如果需要保留所有众数,可以使用 `value_counts()` 函数来求出众数列表,并将其作为参数传递给 `replace()` 函数。
相关问题
python对.csv文件的索引列的缺失值使用众数、平均值、中位数进行填充
可以使用pandas库来读取和处理.csv文件。可以使用fillna()方法来填充缺失值,其中可以传入参数来指定填充方式。
例如,使用众数来填充缺失值:
```python
import pandas as pd
# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 使用众数填充缺失值
mode = df['column_name'].mode()[0] # 获取众数
df['column_name'].fillna(mode, inplace=True) # 使用众数填充缺失值
```
使用平均值来填充缺失值:
```python
import pandas as pd
# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 使用平均值填充缺失值
mean = df['column_name'].mean() # 获取平均值
df['column_name'].fillna(mean, inplace=True) # 使用平均值填充缺失值
```
使用中位数来填充缺失值:
```python
import pandas as pd
# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 使用中位数填充缺失值
median = df['column_name'].median() # 获取中位数
df['column_name'].fillna(median, inplace=True) # 使用中位数填充缺失值
```
其中,'column_name'需要替换为需要填充缺失值的列名。
python用众数填充所有列中的缺失值
可以使用 Pandas 库中的 fillna() 方法,将所有列中的缺失值用众数填充。具体实现代码如下:
```python
import pandas as pd
# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')
# 计算各列的众数
mode = df.mode()
# 用众数填充所有列中的缺失值
df = df.fillna(mode.iloc[0])
```
其中,`data.csv` 是数据集文件名,需要根据实际情况进行修改。`mode()` 方法会计算每一列的众数,返回一个 DataFrame,然后使用 `fillna()` 方法将所有缺失值用第一行(即众数)填充。