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。

数据缺失值 jupyter notebook代码

当处理数据时，经常会遇到数据缺失值的情况。数据缺失值指的是数据集中某些变量的值是缺失或未知的。在Jupyter Notebook中，可以使用以下代码来处理数据缺失值：

1. 导入必要的库：

import pandas as pd
import numpy as np

2. 读取数据集：

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

3. 检查数据缺失值：

data.isnull().sum()

这将返回每个变量中缺失值的数量。

4. 处理缺失值：
- 删除包含缺失值的行：

data.dropna(inplace=True)

- 填充缺失值为特定值（如0）：

data.fillna(0, inplace=True)

- 使用均值填充缺失值：

data.fillna(data.mean(), inplace=True)

- 使用中位数填充缺失值：

data.fillna(data.median(), inplace=True)

- 使用众数填充缺失值：

data.fillna(data.mode().iloc, inplace=True)

请根据你的具体需求选择适合的方法来处理数据缺失值。