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查看各列缺失情况, 填充缺失值(账单总值和消费按照平均值进行填充,性别以众数填充,day和time用ffill或者bfill填充)

时间: 2024-05-15 10:19:14 浏览: 81
```python # 查看各列缺失情况 print(df.isnull().sum()) # 填充缺失值 df['total_bill'].fillna(df['total_bill'].mean(), inplace=True) df['tip'].fillna(df['tip'].mean(), inplace=True) df['sex'].fillna(df['sex'].mode()[0], inplace=True) df['day'].fillna(method='ffill', inplace=True) df['time'].fillna(method='bfill', inplace=True) ```
相关问题

pandas填充缺失值,第一列使用均值填充,第二列使用后向填充,限制只填充三个缺失值,第三列使用中位数填充,第四列使用众数填充

好的,针对您的问题,可以使用 pandas 中的 fillna 方法来填充缺失值,具体的操作如下: 假设您的 DataFrame 名称为 df,第一列为 col1,第二列为 col2,第三列为 col3,第四列为 col4,那么您可以按照以下步骤进行填充: 1. 对第一列使用均值填充: ```python mean_val = df['col1'].mean() # 计算第一列的均值 df['col1'].fillna(mean_val, inplace=True) # 使用均值填充缺失值 ``` 2. 对第二列使用后向填充,限制只填充三个缺失值: ```python df['col2'].fillna(method='bfill', limit=3, inplace=True) # 使用后向填充,限制只填充三个缺失值 ``` 3. 对第三列使用中位数填充: ```python median_val = df['col3'].median() # 计算第三列的中位数 df['col3'].fillna(median_val, inplace=True) # 使用中位数填充缺失值 ``` 4. 对第四列使用众数填充: ```python mode_val = df['col4'].mode()[0] # 计算第四列的众数 df['col4'].fillna(mode_val, inplace=True) # 使用众数填充缺失值 ``` 以上就是针对您的问题的解决方法,希望能够帮到您。

对 labor 数据集的所有属性列(不包括类别标签列)进行缺失 值填充,对数值型属性采用平均值进行填充;对非数值型属性采用众数进 行填充。

好的,对于这个任务,我们可以按照以下步骤进行: 1. 导入需要的库,读取数据集。 ``` import pandas as pd import numpy as np from sklearn.impute import SimpleImputer data = pd.read_csv('labor.csv') ``` 2. 确定需要填充的属性列及其类型。 ``` numeric_cols = ['wage', 'age'] categorical_cols = ['education', 'race', 'hispanic', 'sex', 'union', 'region', 'jobclass', 'health', 'health_ins'] ``` 3. 对数值型属性采用平均值进行填充。 ``` numeric_imputer = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='mean') data[numeric_cols] = numeric_imputer.fit_transform(data[numeric_cols]) ``` 4. 对非数值型属性采用众数进行填充。 ``` categorical_imputer = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='most_frequent') data[categorical_cols] = categorical_imputer.fit_transform(data[categorical_cols]) ``` 5. 检查数据集是否还存在缺失值。 ``` data.isnull().sum() ``` 完整代码如下: ``` import pandas as pd import numpy as np from sklearn.impute import SimpleImputer data = pd.read_csv('labor.csv') numeric_cols = ['wage', 'age'] categorical_cols = ['education', 'race', 'hispanic', 'sex', 'union', 'region', 'jobclass', 'health', 'health_ins'] numeric_imputer = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='mean') data[numeric_cols] = numeric_imputer.fit_transform(data[numeric_cols]) categorical_imputer = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='most_frequent') data[categorical_cols] = categorical_imputer.fit_transform(data[categorical_cols]) data.isnull().sum() ```
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