现有列表数据：[[1, 2],[np.nan, 3],[7, 6]]，使用每个的均值为每列缺失值补差

可以使用pandas库中的fillna函数来解决这个问题，代码如下：

import numpy as np
import pandas as pd

data = [[1, 2],[np.nan, 3],[7, 6]]
df = pd.DataFrame(data)
df.fillna(df.mean(), inplace=True)

其中，通过pandas.DataFrame函数将列表数据转换为数据框，然后使用fillna函数将缺失值根据每一列的均值进行补差。最后使用inplace=True表示在原数据框上进行修改。

相关问题

现有csv文件，其中有几个是空数据，经过处理后空数据替换为那一列数据的平均值

您好！针对您的问题，您可以按照以下步骤进行处理：

1. 导入需要使用的Python库，包括pandas和numpy。

import pandas as pd
import numpy as np

2. 使用pandas读入csv文件，并将空数据替换为NaN。

df = pd.read_csv('data.csv')
df.replace('', np.nan, inplace=True)

3. 计算每列数据的平均值。

mean = df.mean()

4. 使用fillna方法将NaN值替换为每列数据的平均值。

df.fillna(mean, inplace=True)

最终得到的df即为替换空数据后的数据集。希望这个解答能够帮到您！