pandas 通过属性的相关关系来填补缺失值

pandas 通过属性的相关关系来填补缺失值的方法主要包括以下几个步骤：

1. 查找数据集中有缺失值的属性和相关属性。

2. 使用相关属性的均值、中位数或众数来填补缺失值。具体选择哪种方法取决于属性的分布情况和缺失值的数量。

3. 验证填补缺失值后数据集的完整性和准确性。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 查找有缺失值的属性和相关属性
missing_cols = ['col1', 'col2']
related_cols = ['col3', 'col4']

# 使用相关属性的均值来填补缺失值
for col in missing_cols:
    related_col = related_cols[missing_cols.index(col)]
    mean = data[related_col].mean()
    data[col].fillna(mean, inplace=True)

# 验证填补缺失值后数据集的完整性和准确性
data.info()
data.head()

在上述代码中，我们首先通过查找数据集中有缺失值的属性和相关属性，得到了 `missing_cols` 和 `related_cols` 两个列表。然后，使用相关属性的均值来填补缺失值，具体方法是遍历 `missing_cols` 列表，对于每个属性找到它对应的相关属性，并计算相关属性的均值，最后使用均值来填补缺失值。最后，我们可以通过验证数据集的完整性和准确性来确认填补缺失值的效果。