数字数据类型使用mean填充pandas列中的non,非数字数据类型使用mode填充。
在pandas中,mean是计算平均值的函数,而mode是计算众数的函数。当我们需要填充pandas列中的缺失值时,可以根据数据类型的不同选择不同的填充方法。
对于数字数据类型,我们可以使用mean来填充缺失值。mean会计算该列中所有非缺失值的平均值,并将该平均值作为缺失值的填充值。这样可以保持数据的整体分布特征。
对于非数字数据类型,我们可以使用mode来填充缺失值。mode会计算该列中出现频率最高的值,并将该值作为缺失值的填充值。这样可以保持数据的类别分布特征。
使用mean和mode填充缺失值的方法如下:
import pandas as pd
# 创建一个包含缺失值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4, 5],
'B': ['a', 'b', np.nan, 'd', 'e']})
# 对数字数据类型使用mean填充缺失值
df['A'].fillna(df['A'].mean(), inplace=True)
# 对非数字数据类型使用mode填充缺失值
df['B'].fillna(df['B'].mode()[0], inplace=True)
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