机器学习数据预处理：缺失值处理之均值填充（Python）

机器学习数据预处理：缺失值处理之均值填充（Python）

在机器学习任务中，数据预处理是非常重要的一步，而处理缺失值是其中的一个关键问题。在实际数据集中，我们常常会遇到缺失值的情况，即某些数据点的数值缺失或未记录。为了保证模型的准确性和鲁棒性，我们需要对这些缺失值进行处理。本文将介绍一种常用的缺失值处理方法：均值填充，并提供相应的Python代码示例。

缺失值处理方法之一：均值填充

均值填充是一种简单而常用的缺失值处理方法。它的基本思想是用变量的均值来替代缺失值。这种方法的优点是简单易实现，能够保持数据的整体分布，适用于数值型数据。下面我们通过一个示例来演示如何使用Python进行均值填充。

首先，我们需要导入所需的Python库，包括NumPy和Pandas。NumPy用于数值计算，而Pandas用于数据处理和操作。

import numpy as np
import pandas as pd

接下来，我们创建一个包含缺失值的示例数据集。为了模拟真实数据，我们使用一个