Jupyter缺失值用中位数填充

可以使用 pandas 库中的 fillna() 方法来填充缺失值，使用中位数填充可以先使用 median() 方法计算出中位数，然后将中位数作为参数传入 fillna() 方法中。具体代码如下：

import pandas as pd

# 假设数据框为 df，需要填充的列为 column_name
median = df[column_name].median()
df[column_name].fillna(median, inplace=True)

其中，`inplace=True` 表示对原数据进行修改，而不是返回一个新的数据框。

相关问题

jupyter中缺失值填充

在 Jupyter 中，你可以使用 pandas 库来处理缺失值。常见的缺失值填充方式有以下几种：

1. 用 0 填充缺失值：可以使用 fillna() 方法，传入 0 作为参数即可。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
df = df.fillna(0)

2. 用均值、中位数或众数填充缺失值：可以使用 fillna() 方法，传入对应的统计量即可。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
mean_value = df['column_name'].mean()
df['column_name'] = df['column_name'].fillna(mean_value)

3. 用前一个或后一个非缺失值填充缺失值：可以使用 fillna() 方法，传入 method='ffill' 或 method='bfill' 即可。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
df = df.fillna(method='ffill')

4. 用插值法填充缺失值：可以使用 interpolate() 方法，该方法会根据已有数据的趋势进行插值填充。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
df = df.interpolate()

以上是常见的缺失值填充方式，根据实际情况选择合适的方式进行处理即可。

jupyter notebook查找缺失值数据并进行处理(删除或者填充）

可以使用 Pandas 库来查找和处理缺失值数据。以下是一个简单示例：

首先，导入 Pandas 和 Numpy 库：

import pandas as pd
import numpy as np

然后，读取数据集（例如 CSV 文件）：

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

然后，使用 `isnull()` 函数来查找缺失值：

missing_values = df.isnull().sum()

该方法将返回每列中的缺失值数量。如果您想查看有多少行包含缺失值，可以使用 `sum()` 函数：

total_missing = df.isnull().sum().sum()

接下来，您可以选择删除或填充缺失值。如果您想删除所有包含缺失值的行，可以使用 `dropna()` 函数：

df = df.dropna()

如果您想用某个值（例如平均值或中位数）来填充缺失值，可以使用 `fillna()` 函数：

df = df.fillna(df.mean())

这将用每列的平均值来填充缺失值。

注意：在进行填充操作时可能需要先处理一些异常值。