``` import pandas as pd data1={'Name':['Bob','Alice','Carol','Henry','Judy','Robert','William'], 'Age':[12,16,13,11,14,15,24], 'Sex':['M','F','M','M','F','M','F']} data2={'Name':['Bob','Alice','Carol','Henry','William'], 'Score':[75,35,87,86,57]} df1=pd.DataFrame(data1) display(df1) df2=pd.DataFrame(data2) display(df2) df3 = pd.merge(df1, df2, how='left', on='Name') df3.insert(1, 'class', 1) df3```缺失值处理：现实生活中的数据是非常杂乱的，其中缺失值也是非常常见的，对于缺失值的存在可能会影响到后期的数据分析或挖掘工作，那么我们该如何处理这些缺失值呢？常用的有三大类方法，即删除法、填补法和插值法。 （分别修改，不要改变原数据表）： （1）填充空值为80 （2）填充空值为平均分 （3）删除空值所在列

<think>嗯，用户让我处理DataFrame中的缺失值，并且要求分别用填充空值为80、填充平均分和删除空值所在列的方法，同时不要改变原数据表。我需要仔细看看用户提供的代码和数据，确保理解正确。 首先，用户创建了df1和df2，然后通过左连接合并成df3。左连接是以df1为基础的，所以df2中有的Name可能在df1中没有，但合并后应该保留df1的所有Name。不过根据data1和data2的数据，data1的Name有Bob、Alice、Carol、Henry、Judy、Robert、William，而data2的Name是Bob、Alice、Carol、Henry、William。所以合并后，Judy、Robert在df2中没有对应的Score，因此他们的Score会是NaN。此外，William在data2中有Score，但在data1中的年龄是24，性别是F，所以合并后他的Score应该是57。其他如Judy和Robert的Score会是空值。 现在处理缺失值。用户提到三个方法：填充80、填充平均分、删除空值所在列。需要注意不要修改原数据表df3，所以每个操作都需要创建副本。 第一个问题，填充空值为80。应该用fillna(80)方法，但需要确保只在Score列处理，或者确认其他列是否有空值。根据数据，只有Score列有空值，所以直接填充整个DataFrame的NaN可能没问题，但更稳妥的是指定列。不过用户给的例子可能希望全部填充，或者仅Score列？需要看实际情况。这里可能Score列是唯一的空值列，所以直接df3.fillna(80)即可，但为了保险，可以指定列df3['Score'].fillna(80)。不过用户示例中的代码可能希望生成新的DataFrame，比如df3_fill80 = df3.fillna({'Score':80})，或者更简单的方式。 第二个问题，填充平均分。需要计算Score列的平均值，然后用该均值填充NaN。注意，计算均值时，NaN会被自动排除，所以直接df3['Score'].mean()。然后填充到Score列的空值中，生成新的DataFrame。 第三个问题，删除空值所在列。这里可能需要确认是删除有空值的列还是行。用户问题中说“删除空值所在列”，但通常处理缺失值删除的是行或列。如果某列存在空值，就删除该列。这里，只有Score列有空值，所以删除Score列。但用户可能的意思是删除有空值的行所在的列？这里需要仔细理解。原题中的第三个方法是“删除空值所在列”，也就是如果某一列存在空值，则删除该列。在这种情况下，因为只有Score列有空值，所以删除Score列，得到的结果是去掉Score列的df3。但用户可能是否有其他列有空值？根据数据，其他列如Age、Sex等在合并后不会有空值，因为df1中的数据是完整的，所以只有Score列有空值。因此，删除空值所在列即删除Score列，生成新的DataFrame，如df3_drop_column = df3.drop(columns='Score')。 但用户可能的问题是否如此？比如，是否可能用户希望删除有空值的行？但题目明确说明是“删除空值所在列”，所以应该删除列。需要确认。 接下来，用户要求分别修改，不要改变原数据表，所以每个操作都要创建副本。例如： 对于（1），可以创建df3_fill80 = df3.copy()，然后df3_fill80['Score'] = df3_fill80['Score'].fillna(80) 或者使用fillna直接生成新DataFrame： df3_fill80 = df3.fillna({'Score':80}) 同样，（2）填充平均分，计算均值后填充： mean_score = df3['Score'].mean() df3_fill_mean = df3.fillna({'Score': mean_score}) 而（3）删除列： df3_drop_column = df3.drop(columns='Score') 这样处理后的三个新DataFrame都不会影响原始的df3。 现在需要将这些步骤用中文解释清楚，结构清晰，逐步说明，并给出代码示例，同时注意使用正确的LaTeX格式。 在解释过程中，可能需要指出每个方法的优缺点，比如填充固定值可能引入偏差，填充均值保持整体分布，删除列可能导致信息丢失等。但用户可能只需要具体的操作方法，但根据问题描述，用户可能希望了解如何处理，所以简要说明方法即可。 最后，确保代码正确，比如在填充平均分时，计算的是现有分数的平均值，比如现有数据中的Score有Bob:75, Alice:35, Carol:87, Henry:86, William:57，所以总和是75+35=110+87=197+86=283+57=340，均值340/5=68。所以Judy和Robert的Score会被填充为68。 检查代码是否正确，例如： df3.fillna({'Score': df3['Score'].mean()}) 是的，这样就会正确填充均值。 另外，在插入class列的代码中，用户可能已经执行了df3.insert(1, 'class', 1)，所以class列在位置1，之后处理缺失值时不影响该列。 总结步骤： 1. 填充为80：创建副本，填充Score列的NaN为80。 2. 填充为平均分：计算Score列的均值，填充NaN。 3. 删除空值所在列：删除Score列。 每个操作生成新的DataFrame，不影响原始df3。</think>让我们分步骤处理DataFrame `df3`中的缺失值。首先观察数据特征： 原始`df3`数据（仅显示关键列）： ``` $$Name | class | Age | Sex | Score$$ Bob 1 12 M 75 Alice 1 16 F 35 Carol 1 13 M 87 Henry 1 11 M 86 Judy 1 14 F NaN Robert 1 15 M NaN William 1 24 F 57 ``` ### (1) 填充空值为80 **方法**：将`Score`列的缺失值用固定值80填充 **实现**： ```python # 创建副本避免修改原数据 df3_fill80 = df3.copy() df3_fill80['Score'] = df3_fill80['Score'].fillna(80) # 或直接 df3_fill80 = df3.fillna({'Score':80}) ``` **结果**：Judy和Robert的Score变为$80$ --- ### (2) 填充空值为平均分 **步骤**： 1. 计算现有分数的平均值 $\mu = \frac{75+35+87+86+57}{5} = 68$ 2. 用均值填充缺失值 **代码**： ```python # 计算平均分（自动跳过NaN） mean_score = df3['Score'].mean() # 创建副本并填充 df3_fill_mean = df3.fillna({'Score': mean_score}) ``` **结果**：Judy和Robert的Score变为$68$ --- ### (3) 删除空值所在列 **逻辑**：直接移除包含缺失值的`Score`列 **实现**： ```python df3_drop_column = df3.drop(columns='Score') ``` **结果**：整个`Score`列被删除，剩余列无缺失值 --- ### 方法对比表 | 方法 | 优点 | 缺点 | |-----------|-----------------------|-------------------------| | 填充固定值 | 简单快速 | 可能引入偏差 | | 填充均值 | 保持数据分布稳定性 | 对极端值敏感 | | 删除缺失值所在列 | 彻底消除缺失值 | 丢失该列全部信息 | > 所有操作均通过创建新DataFrame实现，原始`df3`保持不变