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pd.DataFrame中通常含有許多特征，有時候需要對每個含有缺失值的列，都用均值進行填充，代碼實現可以這樣：
for column in list(df.columns[df.isnull().sum() > 0]):
mean_val = df[column].mean()
df[column].fillna(mean_val, inplace=True)
# -------代碼分解-------
# 判斷哪些列有缺失值，得到series對象
df.isnull().sum() > 0
# output
contributors True
coordinates True
created_at False
display_text_range False
entities False
extended_entities True
favorite_count False
favorited False
full_text False
geo True
id False
id_str False
...
# 根據上一步結果，篩選需要填充的列
df.columns[df.isnull().sum() > 0]
# output
Index(['contributors', 'coordinates', 'extended_entities', 'geo',
'in_reply_to_screen_name', 'in_reply_to_status_id',
'in_reply_to_status_id_str', 'in_reply_to_user_id',
'in_reply_to_user_id_str', 'place', 'possibly_sensitive',
'possibly_sensitive_appealable', 'quoted_status', 'quoted_status_id',
'quoted_status_id_str', 'retweeted_status'],
dtype='object')
以上這篇pandas 使用均值填充缺失值列的小技巧分享就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持億速云。
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