如何将所有的缺失值NAN分别填充为该列的均值和最可能出现的数值(取整数)

时间: 2023-11-27 17:51:07 浏览: 36
可以使用 pandas 库中的 fillna() 方法来填充缺失值。具体地,可以对每一列分别进行处理。 首先,填充均值,可以使用 mean() 方法计算每一列的均值,然后使用 fillna() 方法填充缺失值。示例代码如下: ``` python import pandas as pd # 读取数据 df = pd.read_csv('data.csv') # 填充均值 mean_values = df.mean() df = df.fillna(mean_values) ``` 其次,填充最可能出现的数值,可以使用 mode() 方法计算每一列的众数,然后使用 fillna() 方法填充缺失值,并使用 round() 方法将结果取整。示例代码如下: ``` python import pandas as pd # 读取数据 df = pd.read_csv('data.csv') # 填充众数 mode_values = df.mode().iloc[0] df = df.fillna(mode_values) df = df.round() ``` 需要注意的是,如果某一列中所有的值都是缺失值,那么该列的均值和众数都不存在,因此无法填充。在实际应用中,需要根据具体情况进行处理。
相关问题

1、随机生成100*5的数值矩阵,每一行代表一个样本,每个样本采集5个属性A1,A2,A3,A4,A5.要求每一列数值有10%的缺失值,缺失值记为NAN,每一列的数值来自5种不同的分布函数; 2、将所有的缺失值NAN分别填充为该列的均值和最可能出现的数值(取整数); 3、将每列数据Ai分别进行0-1规范化和Z-score规范化; 4、按照等频划分或者等宽划分,把Ai划分成三个分箱A,B,C,并标记每个数据样本在对应Ai的分箱值; 5、将100*5的数据样本在5个属性上进行平行坐标绘图。 的代码

以下是您所需的Python代码: ```python import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from pandas.api.types import CategoricalDtype from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, StandardScaler # 生成100*5的随机数值矩阵 np.random.seed(0) data = np.random.rand(100, 5) # 随机生成10%的缺失值 mask = np.random.choice([True, False], size=data.shape, p=[0.1, 0.9]) data[mask] = np.nan # 填充缺失值为均值和最可能出现的数值 data_mean = pd.DataFrame(data).fillna(pd.DataFrame(data).mean()).values data_mode = pd.DataFrame(data).fillna(pd.DataFrame(data).mode().iloc[0]).values data_mode = np.round(data_mode) # 0-1规范化 scaler = MinMaxScaler() data_mean_norm = scaler.fit_transform(data_mean) data_mode_norm = scaler.fit_transform(data_mode) # Z-score规范化 scaler = StandardScaler() data_mean_zscore = scaler.fit_transform(data_mean) data_mode_zscore = scaler.fit_transform(data_mode) # 将数据划分为三个分箱 bin_labels = ['A', 'B', 'C'] data_bins = np.zeros_like(data_mode, dtype=str) for i in range(data_mode.shape[1]): bin_edges = pd.cut(data_mode[:, i], bins=3, labels=bin_labels, retbins=True)[1] data_bins[:, i] = pd.cut(data_mode[:, i], bins=bin_edges, labels=bin_labels) # 绘制平行坐标图 fig, axs = plt.subplots(1, 3, figsize=(15, 5)) for i, (data_norm, title) in enumerate(zip([(data_mean_norm, '均值填充'), (data_mode_norm, '众数填充'), (data_mode_zscore, 'Z-score规范化')], axs)): data_norm, norm_title = data_norm df = pd.DataFrame(data_norm, columns=['A1', 'A2', 'A3', 'A4', 'A5']) df['bins_A1'] = pd.cut(data_mode[:, 0], bins=bin_edges, labels=bin_labels) df['bins_A2'] = pd.cut(data_mode[:, 1], bins=bin_edges, labels=bin_labels) df['bins_A3'] = pd.cut(data_mode[:, 2], bins=bin_edges, labels=bin_labels) df['bins_A4'] = pd.cut(data_mode[:, 3], bins=bin_edges, labels=bin_labels) df['bins_A5'] = pd.cut(data_mode[:, 4], bins=bin_edges, labels=bin_labels) df = df.melt(id_vars=['bins_A1', 'bins_A2', 'bins_A3', 'bins_A4', 'bins_A5'], var_name='attribute', value_name='value') df['value'] = np.round(df['value'], 2) df = df.sort_values(by=['bins_A1', 'bins_A2', 'bins_A3', 'bins_A4', 'bins_A5']) palette = dict(zip(bin_labels, ['tab:blue', 'tab:orange', 'tab:green'])) axs[i].set_title(title) axs[i].set_xticks(range(len(df['attribute'].unique()))) axs[i].set_xticklabels(['A1', 'A2', 'A3', 'A4', 'A5']) axs[i].set_yticks(range(len(bin_labels))) axs[i].set_yticklabels(bin_labels) axs[i].set_ylim(-0.1, 1.1) for j, (label, group) in enumerate(df.groupby(['bins_A1', 'bins_A2', 'bins_A3', 'bins_A4', 'bins_A5'])): axs[i].plot(range(len(df['attribute'].unique())), group['value'], color=palette[label[0]], alpha=0.7) if j == 0: axs[i].fill_between(range(len(df['attribute'].unique())), 0, group['value'], color=palette[label[0]], alpha=0.2) elif j == len(df.groupby(['bins_A1', 'bins_A2', 'bins_A3', 'bins_A4', 'bins_A5'])) - 1: axs[i].fill_between(range(len(df['attribute'].unique())), df['value'].min(), group['value'], color=palette[label[0]], alpha=0.2) fig.tight_layout() plt.show() ``` 说明: 1. 首先使用`numpy.random.rand`生成100*5的随机数值矩阵,然后使用`numpy.random.choice`生成10%的缺失值掩码,并将对应位置的数据置为`np.nan`。 2. 对于每一列缺失值,使用`pandas.DataFrame.fillna`方法将其分别填充为该列的均值和最可能出现的数值(取整数)。 3. 对于填充后的数据,分别使用`sklearn.preprocessing.MinMaxScaler`和`sklearn.preprocessing.StandardScaler`进行0-1规范化和Z-score规范化。 4. 对于分箱,使用`pandas.cut`方法将每个属性划分为三个等宽的分箱,并标记每个数据样本在对应Ai的分箱值。 5. 最后,使用`matplotlib.pyplot.subplots`方法创建平行坐标图,并使用`matplotlib.pyplot.plot`和`matplotlib.pyplot.fill_between`方法绘制每个分箱内的数据线和区域。其中,使用`pandas.DataFrame.melt`方法将数据转换为长格式,以便于使用`seaborn`等绘图库。

python将列缺失值用均值填充

好的,这是一个关于数据处理的技术问题。我们可以使用 pandas 库的 fillna 函数来实现列缺失值的填充。具体来说,可以先使用 DataFrame.mean() 函数计算出每一列的均值,然后再使用 fillna 函数将缺失值替换为对应列的均值。下面是示例代码: ```python import pandas as pd # 读取数据 df = pd.read_csv('data.csv') # 计算各列均值并填充缺失值 df = df.fillna(df.mean()) # 输出处理后的数据 print(df.head()) ``` 其中,'data.csv' 是包含数据的 CSV 文件路径。fillna 函数会自动将每一列中的缺失值替换为对应列的均值。

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