pandas 使用均值填充缺失值列的小技巧分享_Python

pandas 使用均值填充缺失值列的小技巧分享

2021-08-01 00:31kate-kk Python

今天小编就为大家分享一篇pandas 使用均值填充缺失值列的小技巧分享，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

pd.DataFrame中通常含有许多特征，有时候需要对每个含有缺失值的列，都用均值进行填充，代码实现可以这样：

				?

									for column in list(df.columns[df.isnull().sum() > 0]):

									  mean_val = df[column].mean()

									  df[column].fillna(mean_val, inplace=True)

									# -------代码分解-------

									# 判断哪些列有缺失值，得到series对象

									df.isnull().sum() > 0

									# output

									contributors           True

									coordinates            True

									created_at            False

									display_text_range        False

									entities             False

									extended_entities         True

									favorite_count          False

									favorited            False

									full_text            False

									geo                True

									id                False

									id_str              False

									...

									# 根据上一步结果，筛选需要填充的列

									df.columns[df.isnull().sum() > 0]

									# output

									Index(['contributors', 'coordinates', 'extended_entities', 'geo',

									    'in_reply_to_screen_name', 'in_reply_to_status_id',

									    'in_reply_to_status_id_str', 'in_reply_to_user_id',

									    'in_reply_to_user_id_str', 'place', 'possibly_sensitive',

									    'possibly_sensitive_appealable', 'quoted_status', 'quoted_status_id',

									    'quoted_status_id_str', 'retweeted_status'],

									   dtype='object')