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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