将类别型数据中的缺失值填补为 “未知”，将数值型缺失值填补为其对应特征的均值

好的，可以使用 Pandas 库来实现。

首先，假设我们有一个 DataFrame，其中包含类别型和数值型特征：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, np.nan, 4, 5],
    'B': ['a', 'b', np.nan, 'c', 'd']
})

现在，我们可以使用 Pandas 的 `fillna()` 方法来填充缺失值。对于类别型特征，我们可以使用字符串 `"未知"` 来填充缺失值，对于数值型特征，我们可以使用 `mean()` 方法来填充缺失值。具体代码如下：

# 将类别型特征中的缺失值填充为 "未知"
df['B'] = df['B'].fillna("未知")

# 将数值型特征中的缺失值填充为均值
df['A'] = df['A'].fillna(df['A'].mean())

print(df)

输出结果如下：

     A  B
0  1.0  a
1  2.0  b
2  3.0  未知
3  4.0  c
4  5.0  d

可以看到，类别型特征中的缺失值已经被填充为了 `"未知"`，数值型特征中的缺失值已经被填充为了对应特征的均值。

相关问题

将类别型数据中的缺失值填补为“未知”，将数值型缺失值填补为其对应特生的均值

可以使用 Pandas 库中的 fillna() 方法来实现这个需求。具体代码如下：

import pandas as pd

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

# 将类别型数据中的缺失值填补为“未知”
df.fillna('未知', inplace=True)

# 将数值型缺失值填补为其对应特征的均值
num_cols = df.select_dtypes(include=['float', 'int']).columns.tolist()  # 获取数值型特征的列名
for col in num_cols:
    mean_val = df[col].mean()  # 计算均值
    df[col].fillna(mean_val, inplace=True)  # 填补缺失值

其中，`select_dtypes()` 方法可以选择指定数据类型的特征，这里选择了 float 和 int 类型的特征。然后，对于每个数值型特征，使用 `mean()` 方法计算平均值，并使用 `fillna()` 方法填补缺失值。

读取来聘人员信息数据,将类别型数据中的缺失值填补为“未知”，将数值型缺失值填补为其对应特征的均值

好的，你可以使用Pandas库中的fillna()函数来填补缺失值。首先，你需要对数据进行分类，将类别型数据和数值型数据分开处理。在这个例子中，我们可以假定“员工编号”是数值型数据，而“员工性别”是类别型数据。

对于类别型数据，你可以使用fillna()函数将缺失值填充为“未知”：

import pandas as pd

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

# 将类别型数据中的缺失值填补为“未知”
df['员工性别'].fillna('未知', inplace=True)

对于数值型数据，你可以使用fillna()函数将缺失值填充为其对应特征的均值：

import pandas as pd

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

# 将数值型缺失值填补为其对应特征的均值
df['员工编号'].fillna(df['员工编号'].mean(), inplace=True)

这将把“员工编号”中的缺失值填充为该特征的均值。使用inplace=True参数可以直接修改原始数据集，而不是创建一个新的数据集。