pandas年龄Sex缺失值用平均值填充

可以使用 Pandas 中的 fillna() 函数来填充缺失值。假设数据框的名称为 df，年龄列为 age，性别列为 sex，可以按照如下方式用年龄的平均值填充缺失值：

# 计算年龄的平均值
mean_age = df['age'].mean()

# 用平均值填充年龄的缺失值
df['age'].fillna(mean_age, inplace=True)

# 用众数填充性别的缺失值
mode_sex = df['sex'].mode()[0]
df['sex'].fillna(mode_sex, inplace=True)

上述代码首先计算年龄的平均值，然后使用 fillna() 函数将缺失值填充为该平均值。对于性别列，可以使用 mode() 函数计算众数，并用 fillna() 函数将缺失值填充为该众数。注意，使用 inplace=True 参数可以直接修改原始数据框 df，而不是返回一个新的数据框。

相关问题

对 labor 数据集的所有属性列（不包括类别标签列）进行缺失 值填充，对数值型属性采用平均值进行填充；对非数值型属性采用众数进 行填充。

好的，对于这个任务，我们可以按照以下步骤进行：

1. 导入需要的库，读取数据集。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.impute import SimpleImputer

data = pd.read_csv('labor.csv')

2. 确定需要填充的属性列及其类型。

numeric_cols = ['wage', 'age']
categorical_cols = ['education', 'race', 'hispanic', 'sex', 'union', 'region', 'jobclass', 'health', 'health_ins']

3. 对数值型属性采用平均值进行填充。

numeric_imputer = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='mean')
data[numeric_cols] = numeric_imputer.fit_transform(data[numeric_cols])

4. 对非数值型属性采用众数进行填充。

categorical_imputer = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='most_frequent')
data[categorical_cols] = categorical_imputer.fit_transform(data[categorical_cols])

5. 检查数据集是否还存在缺失值。

data.isnull().sum()

完整代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.impute import SimpleImputer

data = pd.read_csv('labor.csv')

numeric_cols = ['wage', 'age']
categorical_cols = ['education', 'race', 'hispanic', 'sex', 'union', 'region', 'jobclass', 'health', 'health_ins']

numeric_imputer = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='mean')
data[numeric_cols] = numeric_imputer.fit_transform(data[numeric_cols])

categorical_imputer = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='most_frequent')
data[categorical_cols] = categorical_imputer.fit_transform(data[categorical_cols])

data.isnull().sum()

以下代码为什么不能生成热力图：import pandas as pd import seaborn as sns import numpy as np titanic_df = pd.read_csv( "C:\\Users\\Lucky Week\\Documents\\WeChat Files\\wxid_jjvhmzk4khs412\\FileStorage\\File\\2023-05\\titanic\\train.csv") # 删除不必要的列 titanic_df.drop(['PassengerId', 'Name', 'Ticket', 'Cabin'], axis=1, inplace=True) # 删除缺失值 titanic_df.dropna(inplace=True) # 将性别变量转换为数值变量 titanic_df['Sex'] = titanic_df['Sex'].replace({'male': 0, 'female': 1}) # 将登船港口变量转换为数值变量 titanic_df['Embarked'] = titanic_df['Embarked'].replace({'C': 0, 'Q': 1, 'S': 2}) grouped = titanic_df.groupby('Pclass') # 求每个船票等级的平均年龄 grouped['Age'].mean() # 将数据集按照性别和船票等级进行透视 pivot_df = pd.pivot_table(titanic_df, values='Survived', index='Sex', columns='Pclass') print(pivot_df.head()) sns.heatmap(data=pivot_df.head())

这段代码可能无法生成热力图的原因可能是由于 `pivot_df.head()` 返回的数据框中包含了缺失值，而 `seaborn.heatmap()` 函数默认不会显示缺失值所在的单元格，导致生成的热力图不完整。你可以尝试将缺失值填充为 0 或其他数值，或者将 `seaborn.heatmap()` 函数的 `annot` 参数设置为 `True`，这样可以在热力图上显示每个单元格的数值，并且缺失值将被显示为空白单元格。修改后的代码如下：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import numpy as np

titanic_df = pd.read_csv("C:\\Users\\Lucky Week\\Documents\\WeChat Files\\wxid_jjvhmzk4khs412\\FileStorage\\File\\2023-05\\titanic\\train.csv")

# 删除不必要的列
titanic_df.drop(['PassengerId', 'Name', 'Ticket', 'Cabin'], axis=1, inplace=True)

# 删除缺失值
titanic_df.dropna(inplace=True)

# 将性别变量转换为数值变量
titanic_df['Sex'] = titanic_df['Sex'].replace({'male': 0, 'female': 1})

# 将登船港口变量转换为数值变量
titanic_df['Embarked'] = titanic_df['Embarked'].replace({'C': 0, 'Q': 1, 'S': 2})

grouped = titanic_df.groupby('Pclass')

# 求每个船票等级的平均年龄
grouped['Age'].mean()

# 将数据集按照性别和船票等级进行透视
pivot_df = pd.pivot_table(titanic_df, values='Survived', index='Sex', columns='Pclass')

# 将缺失值填充为 0
pivot_df.fillna(0, inplace=True)

# 使用 seaborn.heatmap 函数绘制热力图，并显示每个单元格的数值
sns.heatmap(data=pivot_df.head(), annot=True)

这样修改后的代码应该可以成功生成热力图。