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python dataframe均值填充知识点详解

发布:2019-07-02 15:25:36 307


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python dataframe均值填充

pandas 用均值填充缺失值列的技巧

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')

 


参考资料

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