如何处理缺失数据的行？

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如何处理缺失数据的行？

我刚开始学习编程。我想用列的平均值来替换缺失数据，而不是行的平均值。

我正在尝试预处理一些数据，来自Excel数据表，类似于以下写法（第一列没有标题，只是编号/索引；不是真正的列）：

代码：

    A    B    C    D   E  F
0  100  NaN  5.0  1.0  5  a
1  200  5.0  NaN  3.0  3  a
2  300  4.0  NaN  5.0  6  a
3  400  5.0  4.0  7.0  9  b
4  500  5.0  2.0  NaN  2  b
5  600  4.0  3.0  0.0  4  b

关键是我想用列的平均值来替换NaN。我使用pandas从数据表中提取值。然后我尝试使用sklearn.impute.SimpleImputer来处理这些缺失数据，但它只给我行的平均值。

代码：

dataset = pd.read_excel(io=file_name, sheet_name=sheet)
y = dataset.iloc[:, 0].values
X = dataset.iloc[:, 1:-1].values
from sklearn.impute import SimpleImputer
imputer = SimpleImputer(missing_values = np.nan, strategy = 'mean')
imputer = imputer.fit(X[:, :])
X[:, :] = imputer.transform(X[:, :])

有人知道如何以高效的方式做到这一点吗？是否有处理这种情况的类的方法？（我不介意使用其他库）。

非常感谢。

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缺失数据是在数据分析和处理中经常遇到的问题之一。缺失数据可能是由于各种原因引起的，如数据采集过程中的错误、数据丢失、用户不愿提供某些信息等。缺失数据可能会影响到数据分析的准确性和可靠性，因此需要采取一些方法来处理缺失数据。

在上述代码中，我们使用了一种简单的方法来处理缺失数据。具体来说，我们使用了pandas库中的fillna()函数来将缺失值NaN用该列的均值进行填充。这种方法的优点是简单、快速，并且不会对数据的分布产生太大的影响。

首先，我们创建了一个包含缺失数据的DataFrame对象df。然后，我们使用fillna()函数将缺失值用该列的均值进行填充。最后，我们打印出填充后的DataFrame。

输出结果显示，缺失值NaN已经被该列的均值进行填充。例如，在列B中，原来的缺失值NaN被均值4.6所替代。在列C中，原来的两个缺失值NaN被均值3.5所替代。

这种方法可以用于处理单个列中的缺失数据，但如果整个行中有多个缺失值，该方法可能不适用。在这种情况下，我们可能需要考虑其他的处理方法，如删除包含缺失值的行、使用插值方法进行填充等。

总之，处理缺失数据是数据分析和处理过程中的重要一环。我们可以使用fillna()函数将缺失值用该列的均值进行填充，对于处理单个列中的缺失数据是一种简单有效的方法。但对于整个行中有多个缺失值的情况，我们可能需要考虑其他的处理方法。

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