dataframe按照pclass类型，利用pclass类别均值填补age缺失值

好的，针对您的问题，可以使用 Pandas 库来完成。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('your_data.csv')

# 计算不同 pclass 的 age 均值
pclass_means = df.groupby('pclass')['age'].mean()

# 填补缺失值
for i, row in df.iterrows():
    if pd.isnull(row['age']):
        df.loc[i, 'age'] = pclass_means[row['pclass']]

其中，`your_data.csv` 是您的数据文件名，需要根据实际情况进行修改。这段代码会计算不同 `pclass` 的 `age` 均值，并使用均值填补缺失值。

相关问题

dataframe按照pclass类型，利用pclass类别均值apply函数填补age缺失值

好的，针对您的问题，可以使用 Pandas 库的 `apply` 函数来完成。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('your_data.csv')

# 定义函数，用于填补缺失值
def fill_na(row, pclass_means):
    if pd.isnull(row['age']):
        return pclass_means[row['pclass']]
    else:
        return row['age']

# 计算不同 pclass 的 age 均值
pclass_means = df.groupby('pclass')['age'].mean()

# 使用 apply 函数填补缺失值
df['age'] = df.apply(lambda row: fill_na(row, pclass_means), axis=1)

其中，`your_data.csv` 是您的数据文件名，需要根据实际情况进行修改。这段代码会计算不同 `pclass` 的 `age` 均值，并使用 `apply` 函数填补缺失值。

附件 passenger.csv 文件中为某沉船邮轮乘客的信息数据，请完成以下要求： (1) 简单数据处理：读取表头，查看列名，去除列名中的左右空格；将“性别”一列全部转换为 首字母大写，并打印前五行数据。 (2) 重复值处理：查看是否存在重复值并将重复值打印出；删除重复值，将索引值重置，打印 dataframe。 (3) 缺失值处理：在（2）的基础上，查看哪些乘客缺失性别信息，通过乘客姓名填补缺失的性 别信息并打印这些乘客更新后的完整记录（提示：根据姓名中的 Miss、Mrs 和 Mr 判断）； 查看哪些乘客缺失票价信息，填补缺失的票价信息并打印这些乘客更新后的完整记录（提 示：按不同船舱的票价均值填补）

以下是代码实现及注释：

import pandas as pd

# 1. 简单数据处理
# 读取 CSV 文件
df = pd.read_csv("passenger.csv")
# 查看列名，去除列名中的左右空格
df.columns = df.columns.str.strip()
# 将“性别”一列全部转换为首字母大写，并打印前五行数据
df["Sex"] = df["Sex"].str.capitalize() # 首字母大写
print(df.head())

# 2. 重复值处理
# 查看是否存在重复值并将重复值打印出
duplicated = df[df.duplicated()]
print(duplicated)
# 删除重复值，将索引值重置，打印 dataframe
df.drop_duplicates(inplace=True)
df.reset_index(drop=True, inplace=True)
print(df)

# 3. 缺失值处理
# 查看哪些乘客缺失性别信息
null_sex = df[df["Sex"].isnull()]
print(null_sex)
# 通过乘客姓名填补缺失的性别信息并打印这些乘客更新后的完整记录
for i in null_sex.index:
    name = df.loc[i, "Name"]
    if "Miss." in name:
        df.loc[i, "Sex"] = "Female"
    elif "Mrs." in name:
        df.loc[i, "Sex"] = "Female"
    elif "Mr." in name:
        df.loc[i, "Sex"] = "Male"
print(df.loc[null_sex.index])

# 查看哪些乘客缺失票价信息
null_fare = df[df["Fare"].isnull()]
print(null_fare)
# 填补缺失的票价信息并打印这些乘客更新后的完整记录
mean_fare = df.groupby("Pclass")["Fare"].mean() # 按不同船舱的票价均值填补
for i in null_fare.index:
    pclass = df.loc[i, "Pclass"]
    df.loc[i, "Fare"] = mean_fare[pclass]
print(df.loc[null_fare.index])