数据预处理之缺失值处理：平均数填充 Python

数据预处理之缺失值处理：平均数填充 Python

在机器学习中，缺失的数据是非常常见的问题。在实际应用中，许多数据集由于各种原因都可能存在缺失值。当使用这些缺失数据进行模型训练时，会导致模型性能下降，并且会产生错误预测。因此，对于缺失数据的处理是非常重要的。

本文将介绍一种简单的处理方法，即使用平均值来填充缺失值。该方法能够简单地处理缺失值，同时还能够保留数据集的一些特性。我们将使用 Python 编写代码来演示如何使用此方法来填充缺失值。

假设我们有一个包含缺失值的数据集，其中有两个特征，分别为 “age” 和 “income”。我们将使用 Pandas 库来加载和处理数据。

import pandas as pd

# 加载数据集
df = pd.read_csv("data.csv")

# 打印数据集信息
print