pandas 使用均值填充缺失值列的小技巧分享
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')
以上这篇pandas 使用均值填充缺失值列的小技巧分享就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。
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