根据提示，在右侧编辑器补充代码，除了 FIPS Admin2 使用众数替换缺失值，其他列使用均值替换缺失值，并打印每一列的替换值。 测试说明 平台会对你编写的代码进行测试。 预期输出： FIPS 列的缺失值使用众数法替换为： 8055.0 Admin2 列的缺失值使用众数法替换为： Unassigned 2007/5/20 列的缺失值使用均值法替换为： 39.0 2007/6/20 列的缺失值使用均值法替换为： 39.0 2007/10/20 列的缺失值使用均值法替换为： 40.0 2007/12/20 列的缺失值使用均值法替换为： 41.0

<think>好的，用户的问题是关于如何在Pandas中对不同的列使用不同的策略填充缺失值，具体是FIPS和Admin2列用众数，其他列用均值，并且还要输出每列的替换值。我需要仔细分析这个问题，并参考提供的引用内容来给出正确的解决方案。 首先，用户提到的引用中有关于处理缺失值的例子，比如引用3和引用4。引用3展示了生成包含NaN的数据框，而引用4提到不同列可能需要不同的填充方式，比如连续数值型用均值，非数值型用众数。用户的场景正是这种情况，需要针对特定列使用不同的方法。 接下来，我需要考虑如何实现这一点。在Pandas中，通常使用fillna()方法填充缺失值，但需要为不同列指定不同的填充值。因此，可能需要先计算各列的填充值，再分别填充。 对于FIPS和Admin2列，使用众数填充。众数可以通过mode()方法获取，但需要注意mode()返回的是一个Series，可能存在多个众数，这时候需要选择第一个，所以用iloc[0]。其他列则计算均值，使用mean()。 然后，需要将这些计算好的填充值存储起来，以便后续填充和打印。可以创建一个字典，键是列名，值是对应的填充值。 接下来，遍历数据框的每一列，根据列名选择对应的填充策略。如果是FIPS或Admin2，使用众数；否则，使用均值。填充时使用fillna()方法，并传入对应的值。 需要注意的是，填充后的数据框可能需要保存或继续处理，所以是否要原地修改（inplace参数）需根据情况决定。但用户没有提到要修改原数据框，所以可能更安全地创建副本。 此外，用户还要求打印每列的替换值，因此需要在填充前收集这些信息，并格式化输出。例如，打印每列名称和对应的填充值。 现在考虑可能的异常情况，比如某列全是缺失值，此时计算均值或众数会得到NaN，这时候可能需要处理这种情况，但用户的问题中可能假设这些列有可用的众数或均值，所以暂时不考虑这种情况，但可以在回答中提到注意事项。 最后，整合这些步骤，写出代码示例，并确保引用了正确的引用资料。比如，引用2提到drop_duplicates的使用，但这里主要参考引用3和4关于缺失值处理的方法。 总结步骤： 1. 导入必要的库，创建示例数据框（模拟用户的场景）。 2. 初始化一个字典来存储填充值。 3. 遍历每一列，根据列名选择计算众数或均值。 4. 填充缺失值。 5. 打印每列的替换值。 测试代码是否正确，比如检查众数是否正确获取，均值是否正确计算，填充是否成功，以及输出是否符合预期。</think>### 分步解决方案 以下是针对数据框中指定列使用不同策略填补缺失值的实现方法： 1. **导入库并创建示例数据** ```python import pandas as pd import numpy as np # 创建包含缺失值的示例数据 data = { 'FIPS': [1, np.nan, 3, 3, np.nan], 'Admin2': ['A', 'A', np.nan, 'B', 'B'], 'Value1': [10, np.nan, 30, 40, 50], 'Value2': [100, 200, np.nan, 400, np.nan] } df = pd.DataFrame(data) ``` 2. **定义填充策略** ```python # 创建存储填充值的字典 fill_values = {} # 遍历所有列 for col in df.columns: if col in ['FIPS', 'Admin2']: # 众数填充（mode()返回可能多个值，取第一个） fill_values[col] = df[col].mode().iloc[0] if not df[col].mode().empty else np.nan else: # 均值填充 fill_values[col] = df[col].mean() ``` 3. **执行缺失值填充** ```python # 应用填充策略 df_filled = df.fillna(fill_values) ``` 4. **输出替换值** ```python # 打印每列的替换值 for col, value in fill_values.items(): print(f"列 {col}: 替换值为 {value}") # 输出结果示例： # 列 FIPS: 替换值为 3.0 # 列 Admin2: 替换值为 A # 列 Value1: 替换值为 32.5 # 列 Value2: 替换值为 233.33333333333334 ``` ### 关键点说明 - **众数处理**：使用`mode()`方法获取出现频率最高的值，通过`iloc[0]`选取第一个众数[^3] - **类型兼容**：数值列和非数值列均可处理，`mode()`适用于所有数据类型[^4] - **策略分离**：通过列名判断自动选择填充策略，便于扩展更多规则 - **结果验证**：建议使用`df.info()`检查填充后的缺失值数量