pd.DataFrame中通常含有許多特征，有時(shí)候需要對(duì)每個(gè)含有缺失值的列，都用均值進(jìn)行填充，代碼實(shí)現(xiàn)可以這樣：

成都創(chuàng)新互聯(lián)是一家集網(wǎng)站建設(shè),綦江企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),綦江品牌網(wǎng)站建設(shè),網(wǎng)站定制,綦江網(wǎng)站建設(shè)報(bào)價(jià),網(wǎng)絡(luò)營銷,網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化,綦江網(wǎng)站推廣為一體的創(chuàng)新建站企業(yè)，幫助傳統(tǒng)企業(yè)提升企業(yè)形象加強(qiáng)企業(yè)競爭力?？沙浞譂M足這一群體相比中小企業(yè)更為豐富、高端、多元的互聯(lián)網(wǎng)需求。同時(shí)我們時(shí)刻保持專業(yè)、時(shí)尚、前沿，時(shí)刻以成就客戶成長自我，堅(jiān)持不斷學(xué)習(xí)、思考、沉淀、凈化自己，讓我們?yōu)楦嗟钠髽I(yè)打造出實(shí)用型網(wǎng)站。

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(duì)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(jù)上一步結(jié)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')

分享題目：pandas使用均值填充缺失值列的小技巧分享-創(chuàng)新互聯(lián)
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