pandas 用均值填充缺失值列的技巧-ag真人游戏

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')