python缺失值填充均值法_pandas 使用均值填充缺失值列的小技巧分享

pd.DataFrame中通常含有許多特征，有時候需要對每個含有缺失值的列，都用均值進行填充，代碼實作可以這樣：

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

mean_val = df[column].mean()

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

# -------代碼分解-------

# 判斷哪些列有缺失值，得到series對象

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

...

# 根據上一步結果，篩選需要填充的列

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')

以上這篇pandas 使用均值填充缺失值列的小技巧分享就是小編分享給大家的全部内容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支援我們。

本文标題: pandas 使用均值填充缺失值列的小技巧分享

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