如何通过对应行的均值或回归用不完整数据(零值)填充DataFrame？

在处理不完整数据（零值）时，可以使用均值或回归方法来填充DataFrame。下面是具体的步骤：

导入所需的库：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

创建一个包含不完整数据的DataFrame：

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4, 5],
                   'B': [np.nan, 2, 3, np.nan, 5],
                   'C': [1, 2, 3, 4, 5]})

使用均值填充缺失值：

df_filled_mean = df.fillna(df.mean())

均值填充可以通过fillna()函数结合mean()函数来实现。这将使用每列的均值来填充缺失值。

使用回归方法填充缺失值：

def fill_missing_with_regression(df):
    for column in df.columns:
        missing_values = df[column].isnull()
        missing_index = missing_values[missing_values == True].index
        known_values = df[column].notnull()
        known_index = known_values[known_values == True].index
        model = LinearRegression()
        model.fit(df.loc[known_index, ['A', 'B', 'C']], df.loc[known_index, column])
        df.loc[missing_index, column] = model.predict(df.loc[missing_index, ['A', 'B', 'C']])
    return df

df_filled_regression = fill_missing_with_regression(df)

回归方法填充缺失值的步骤如下：

针对每一列，找到缺失值的索引和非缺失值的索引。
使用非缺失值的索引作为已知数据，缺失值的索引作为待填充数据。
使用LinearRegression模型拟合已知数据，然后预测缺失值。
将预测值填充到缺失值的位置。

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