使用sklearn库预处理类

from sklearn.impute import SimpleImputer
missingvalues = SimpleImputer(missing_values = np.nan, strategy = 'mean', axis = 0)
missingvalues = missingvalues.fit(x[:,1:3])
x[:,1:3] = missingvalues.transform(x[:,1:3])

注意:在最近的版本中，missing_values参数值更改为np。nan源自nan

如果你想用均值来替换缺失的值你想一列一列地替换，那么这个只会替换那一列的均值。这可能更容易读。

sub2['income'] = sub2['income'].fillna((sub2['income'].mean()))

除此之外，还有一种选择:

df = df.groupby(df.columns, axis = 1).transform(lambda x: x.fillna(x.mean()))

它没有之前的mean响应那么优雅，但如果您希望用其他列函数替换null，那么它可以更短。

我使用这个方法来填充一个列的平均值。

fill_mean = lambda col : col.fillna(col.mean())

df = df.apply(fill_mean, axis = 0)

# To read data from csv file
Dataset = pd.read_csv('Data.csv')

X = Dataset.iloc[:, :-1].values

# To calculate mean use imputer class
from sklearn.impute import SimpleImputer
imputer = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='mean')
imputer = imputer.fit(X[:, 1:3])
X[:, 1:3] = imputer.transform(X[:, 1:3])

直接使用df.fillna(df.mean())将所有空值填充为mean

如果你想用该列的平均值填充空值，那么你可以使用这个

假设x=df['Item_Weight']这里Item_Weight是列名

这里我们赋值(用x的均值填充x的空值)

df['Item_Weight'] = df['Item_Weight'].fillna((df['Item_Weight'].mean()))

如果你想用一些字符串填充空值，那么使用

这里Outlet_size是列名

df.Outlet_Size = df.Outlet_Size.fillna('Missing')