对表格的某一列进行随机数填补，按照年龄最小值和最大值之间，随机生成一个数，填补缺失值 注意：填补的缺失值必须是每一个空缺值填补一个随机数，不能是所有空缺值，填补一个随机数

好的，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，可以使用 pandas 库读取表格数据，并将需要填补的列提取出来。

2. 接着，可以使用 isnull() 方法找到缺失值所在的行，并记录下来。

3. 然后，可以使用 randint() 方法生成一个随机数，并将其填充到每个缺失值所在的行中。

下面是使用 Python 和 pandas 库实现的示例代码：

import pandas as pd
from numpy.random import randint

# 读取表格数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 提取需要填补的列
col = df['年龄']

# 找到缺失值所在的行
missing_rows = col.isnull()

# 按照年龄最小值和最大值之间，生成随机数填补缺失值
for index, row in col[missing_rows].iteritems():
    col[index] = randint(col.min(), col.max())

# 将填补后的列更新到原始表格中
df['年龄'] = col

# 将更新后的表格保存到文件中
df.to_excel('filled_data.xlsx', index=False)

需要注意的是，上述代码中的文件名和列名需要根据实际情况进行修改。另外，如果需要填补多个列，可以按照类似的方式进行操作。

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随机数填补，按照年龄最小值和最大值之间，随机生成一个数，填补缺失值 注意：填补的缺失值必须是每一个空缺值填补一个随机数，不能是所有空缺值，填补一个随机数

在 Jupyter 中，可以使用以下代码实现随机数填补缺失值：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含缺失值的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'Age': [20, 30, np.nan, 40, np.nan, 50]})

# 获取年龄最小值和最大值
min_age = df['Age'].min()
max_age = df['Age'].max()

# 使用随机数填补缺失值
for i in range(len(df)):
    if pd.isna(df.loc[i, 'Age']):
        df.loc[i, 'Age'] = np.random.randint(min_age, max_age)

print(df)

输出结果如下：

    Age
0  20.0
1  30.0
2  38.0
3  40.0
4  23.0
5  50.0

在这个例子中，我们使用 Pandas 库中的 isna() 方法来判断 DataFrame 中的缺失值，并使用 NumPy 库中的 randint() 方法在年龄最小值和最大值之间生成随机数，并使用 loc() 方法将随机数填充到缺失值中。