【头哥---均值填充法处理遗漏值】

import pandas as pd

data = pd.read_csv(“src/death.csv”, index_col=‘Unnamed: 0’)

data = data.dropna(axis=1, thresh=data.shape[0] * 0.2)
data = data.dropna(axis=0, thresh=data.shape[1] * 0.2)

########## Begin ##########

统计存在缺失值的列

missing_columns = data.columns[data.isnull().any()].tolist()

print(“存在缺失值的列：”, missing_columns)

逐列按要求替换缺失值，并打印每列替换值

for col in missing_columns:
# 判断列类型
if col in [“FIPS”, “Admin2”]: # 数值型列
# fill_value = data[col].mean() # 用均值填充
# data[col].fillna(fill_value, inplace=True)
fill_value = data[col].mode()[0] # 用众数填充（取第一个众数）
data[col].fillna(fill_value, inplace=True)
print(f"{col}: 用众数 {fill_value} 替换缺失值")
else: # 非数值型列
# fill_value = data[col].mode()[0] # 用众数填充（取第一个众数）
# data[col].fillna(fill_value, inplace=True)
fill_value = data[col].mean() # 用均值填充
data[col].fillna(fill_value, inplace=True)
print(f"{col}: 用均值 ‘{fill_value:.1f}’ 替换缺失值")
########## End ##########