pandas 使用均值填充缺失值列的小技巧分享
作者:kate-kk
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')
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