如何用mode/mean来推算pandas数据帧中的所有缺失值？

在pandas数据帧中，可以使用mode（众数）和mean（平均数）来推算缺失值。

对于分类变量，可以使用mode来填充缺失值。众数是指数据集中出现频率最高的值。可以使用pandas的mode()函数来计算数据帧中每列的众数，并使用fillna()函数将缺失值替换为众数。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个包含缺失值的数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4, np.nan],
                   'B': ['a', 'b', np.nan, 'd', 'e']})

# 计算每列的众数
mode_values = df.mode().iloc[0]

# 使用众数填充缺失值
df_filled = df.fillna(mode_values)

print(df_filled)

对于数值变量，可以使用mean来填充缺失值。平均数是指数据集中所有数值的总和除以数据的个数。可以使用pandas的mean()函数来计算数据帧中每列的平均数，并使用fillna()函数将缺失值替换为平均数。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个包含缺失值的数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4, np.nan],
                   'B': [5, np.nan, 7, np.nan, 9]})

# 计算每列的平均数
mean_values = df.mean()

# 使用平均数填充缺失值
df_filled = df.fillna(mean_values)

print(df_filled)

需要注意的是，使用mode和mean填充缺失值可能会引入一定的偏差，因为它们是基于已有数据的统计量。在填充缺失值时，应该根据具体情况选择合适的方法，并在分析结果时注意可能的偏差。

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