2026年深度指南：如何在 Pandas 中用均值填充 NAN 值及工程化最佳实践

2026-02-04 06:41:07 0条评论 2次阅读 0人点赞

在数据科学和机器学习的日常工作中，我们经常面临一个令人头疼的问题：缺失值。如果你拿到的是一份真实世界的数据集，几乎可以肯定它是不完美的——充满了我们需要处理的“NaN”（Not a Number）标记。如果我们直接把这些带有 NaN 的数据喂给模型，计算机往往毫不留情地报错，提示“无效输入”或产生不可预测的计算结果。

这就引出了我们今天要探讨的核心话题：数据清洗。修改手中的数据是我们工作的必经之路。虽然手动将 NaN 改为平均值听起来是个办法，但在面对成千上万行数据时，这显然是不现实的。所以，我们需要掌握利用 Pandas 这一强大工具来自动化处理这些问题的能力。

在这篇文章中，我们将不仅深入探讨传统的 Pandas 均值填充方法，还会结合 2026 年的现代开发范式，分享如何利用 AI 辅助工具（如 Cursor、GitHub Copilot）构建更健壮、更符合工程标准的数据清洗流水线。

为什么选择均值填充？以及在 2026 年我们需要思考什么

在开始写代码之前，我们先简单聊聊为什么要用“平均值”来填充。这是一种被称为均值插补的技术。它的核心思想是利用该列已知数据的数学期望来替代未知信息。

然而，作为在 2026 年工作的数据专家，我们必须认识到均值填充的局限性。均值对异常值极其敏感。如果你的数据分布是长尾的或者包含极端的离群点，均值可能会偏离中心，导致填充后的数据产生偏差。在后续的章节中，我们会讨论如何结合可观测性工具来监控填充操作对数据分布的实际影响。

方法一：使用 fillna() 函数 —— Pandas 的原生利器

Pandas 为我们提供了非常直观的 INLINECODEbc24e1b6 函数，这是处理缺失值最直接、最常用的方式。我们可以轻松地计算某一列的平均值，然后将其传递给 INLINECODE0ccb9a9b，从而替换掉所有的 NaN。

基础示例：单列均值填充

让我们先看一个最简单的场景。在这个例子中，我们创建了一个 DataFrame，其中 ‘G2‘ 列包含了一些缺失值。我们的目标是先计算该列的平均值，然后用这个平均值填补空缺。

import numpy as np
import pandas as pd

# 1. 构建示例数据字典
# 注意：我们特意在 ‘G2‘ 列中放入了 np.nan 来模拟缺失数据
data_dict = {‘G1‘: [10, 20, 30, 40],
             ‘G2‘: [25, np.NaN, np.NaN, 29],
             ‘G3‘: [15, 14, 17, 11],
             ‘G4‘: [21, 22, 23, 25]}

# 2. 将字典转换为 DataFrame
df = pd.DataFrame(data_dict)

print("处理前的原始数据：")
print(df)
print("
---")

# 3. 计算含有 NaN 的列的平均值
# Pandas 的 .mean() 方法会自动忽略 NaN 值进行计算
mean_value = df[‘G2‘].mean()

print(f"计算出的 G2 列平均值是: {mean_value}")

# 4. 用平均值替换 NaN
# inplace=True 表示直接在原数据上修改，不创建副本
df[‘G2‘].fillna(value=mean_value, inplace=True)

print("
处理后的更新数据：")
print(df)

代码解析：

在这段代码中，关键在于 INLINECODE9d2b7d1b。Pandas 非常智能，它知道在求和时要把 NaN 排除在外，只计算有效数字。然后，INLINECODE1c20cfa0 就像是一个油漆桶，把我们计算出的 INLINECODE3fd2fc6e 填进了每一个空坑里。INLINECODEefa35a95 是一个性能优化的技巧，它告诉 Pandas 不要生成一个新的数据对象，而是直接在内存中修改现有的，这在处理大数据时能节省内存。

进阶示例：处理整数类型的填充

有时候，你的数据是整数类型，比如销售额、人数等。但 Pandas 计算出的平均值默认是浮点数。如果你希望填充后的数据保持整洁，我们可以将其转换为整数。

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含销售额缺失值的 DataFrame
sales_df = pd.DataFrame({
    ‘ID‘: [10, np.nan, 20, 30, np.nan, 50, np.nan, 150, 200, 102, np.nan, 130],
    ‘Sale‘: [10, 20, np.nan, 11, 90, np.nan, 55, 14, np.nan, 25, 75, 35],
    ‘Date‘: [‘2020-10-05‘, ‘2020-09-10‘, np.nan, ‘2020-08-17‘, ‘2020-09-10‘, 
             ‘2020-07-27‘, ‘2020-09-10‘, ‘2020-10-10‘, ‘2020-10-10‘, 
             ‘2020-06-27‘, ‘2020-08-17‘, ‘2020-04-25‘],
})

# 我们可以直接在 fillna 中进行计算和类型转换
# 使用 int() 将计算出的平均浮点数强制转换为整数
sales_df[‘Sale‘].fillna(int(sales_df[‘Sale‘].mean()), inplace=True)

print("销售额列已用整数平均值填充：")
print(sales_df)

实用见解：

你可能会问，直接截断小数部分会不会影响精度？确实会，但在某些业务场景下（比如销量必须是人），整数平均值更符合逻辑。这是一个关于业务需求与技术实现权衡的好例子。

全局填充：一次性处理所有列

如果你的数据框很干净，或者你希望简单粗暴地用所有列各自的平均值来填充缺失值，你可以利用一个简洁的语法糖。

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建多列含有 NaN 的数据
df_multi = pd.DataFrame({
    ‘A‘: [1, 2, np.nan, 4],
    ‘B‘: [5, np.nan, np.nan, 8],
    ‘C‘: [10, 10, 10, 10]
})

# 这种写法非常优雅：
# df_multi.mean() 会计算每一列的平均值，返回一个 Series
# fillna 会自动对齐列名，用对应列的平均值填充对应列的 NaN
df_multi.fillna(df_multi.mean(), inplace=True)

print("所有列均已用各自的平均值填充：")
print(df_multi)

这行代码 df.fillna(df.mean()) 是 Pandas 中非常经典且强大的用法，体现了其向量化操作的高效性。

方法二：使用 sklearn.impute.SimpleImputer —— 机器学习工程化标准

当我们开始进入机器学习模型的构建阶段，仅仅使用 Pandas 可能还不够规范。在工业级的数据处理流水线中，我们通常会使用 Scikit-learn 库提供的 SimpleImputer 类。

为什么要换工具？因为 SimpleImputer 是专门为数据预处理设计的转换器。它不仅能计算均值，还能方便地融入 Scikit-learn 的管道技术中，确保你在训练集上的操作能完全一致地复制到测试集上，从而避免“数据泄露”或计算不一致的风险。

实战案例：处理属性数据集

让我们来看一个更像实战项目的例子。假设我们要从 CSV 文件加载数据，并对特定列进行均值填充。这里我们模拟了一个加载过程。

from sklearn.impute import SimpleImputer
import pandas as pd
import numpy as np

# 模拟加载一个 CSV 数据集
data = {
    ‘PID‘: [1, 2, 3, 4, 5],
    ‘ST_NUM‘: [100, np.nan, 300, np.nan, 500],
    ‘PRICE‘: [1000, 2000, np.nan, 4000, 5000]
}
dataset = pd.DataFrame(data)

print("原始数据：")
print(dataset)

# 假设我们关注 ST_NUM 这一列
data_column = dataset[[‘ST_NUM‘]].values

# 1. 定义插补器对象
imputer = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy=‘mean‘)

# 2. 拟合数据
imputer.fit(data_column)

# 3. 转换数据
data_column_imputed = imputer.transform(data_column)

# 将结果写回 DataFrame
dataset[‘ST_NUM‘] = data_column_imputed

print("
处理后的数据（ST_NUM 已填充）：")
print(dataset)

进阶技巧：

使用 SimpleImputer 的最大好处是可复用性。如果你有一个包含 100 列的数据集，你可以把所有需要均值填充的列一次性传给它，它会自动为每一列计算各自的均值并填充。

2026年新范式：AI 辅助与数据工程化

在我们最新的项目中，处理缺失值不再仅仅是写几行脚本，而是构建一个可维护、可监控的数据流水线。让我们谈谈现代技术趋势如何改变这一基础操作。

AI 辅助编码与自动纠错

现在，我们经常使用 AI 辅助工具如 Cursor 或 GitHub Copilot 来加速数据清洗的迭代。想象一下，你面对一个包含 500 列的复杂数据集，手动决定哪一列用均值、哪一列用中位数是非常繁琐的。

通过 Vibe Coding（氛围编程） 的理念，我们可以这样与 AI 结对编程：

  • 提示词工程: "请分析 DataFrame df 中的数值列，对于偏度小于 1 的列使用均值填充，对于偏度大于 1 的列使用中位数填充，并生成一个 Scikit-learn Pipeline。"
  • 验证: AI 会生成代码，但作为经验丰富的开发者，我们知道不能盲目信任。我们需要检查生成的代码是否正确处理了数据泄露问题（即是否将 INLINECODE103b11fc 和 INLINECODE4728fe8f 分开应用在训练集和测试集上）。

这种工作流让我们从“编写者”变成了“审查者”，大大提高了效率，同时也要求我们对底层原理有更深的理解，以便发现 AI 生成的代码中的潜在陷阱。

企业级代码：构建稳健的清洗管道

在实际生产环境中，我们不会仅仅写一行 fillna。我们需要考虑异常处理、日志记录和性能监控。以下是一个更接近 2026 年工程标准的代码示例，展示了如何封装一个可复用的填充器。

import pandas as pd
import numpy as np
from typing import Union, Dict
import logging

# 配置日志，这是现代可观测性的基础
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)

class SafeMeanImputer:
    """
    一个安全的均值填充类，支持类型检查和操作日志。
    这在处理复杂数据流水线时比直接调用 fillna 更易于调试。
    """
    def __init__(self, columns: list, copy: bool = True):
        self.columns = columns
        self.copy = copy
        self.statistics_ = {} # 存储计算出的均值，用于后续分析

    def fit_transform(self, df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
        # 处理副本，避免 SettingWithCopyWarning
        data = df.copy() if self.copy else df
        
        for col in self.columns:
            if col not in data.columns:
                logger.warning(f"列 {col} 不在 DataFrame 中，跳过。")
                continue
                
            if not np.issubdtype(data[col].dtype, np.number):
                logger.error(f"列 {col} 不是数值类型，无法计算均值。跳过以防止报错。")
                continue

            # 计算均值
            mean_val = data[col].mean()
            self.statistics_[col] = mean_val
            
            # 执行填充
            before_count = data[col].isna().sum()
            data[col].fillna(mean_val, inplace=True)
            after_count = data[col].isna().sum()
            
            logger.info(f"列 {col}: 已填充 {before_count - after_count} 个缺失值。使用均值: {mean_val:.4f}")
            
        return data

# 使用示例
import numpy as np
data_prod = {
    ‘ID‘: [1, 2, 3, 4],
    ‘Salary‘: [50000, np.nan, 60000, np.nan],
    ‘Age‘: [25, 30, np.nan, 40],
    ‘Name‘: [‘Alice‘, ‘Bob‘, ‘Charlie‘, ‘David‘] # 非数值列
}
df_prod = pd.DataFrame(data_prod)

# 初始化 imputer
imputer = SafeMeanImputer(columns=[‘Salary‘, ‘Age‘])

# 执行清洗
cleaned_df = imputer.fit_transform(df_prod)

print("
企业级清洗后的数据：")
print(cleaned_df)

在这个例子中，我们引入了类型提示和日志记录。这符合现代 DevOps 的理念：数据清洗不仅仅是计算，还是一个需要被监控和审计的过程。

常见陷阱与最佳实践

作为一个经验丰富的开发者，我必须提醒你在实际应用中可能遇到的几个坑。

1. 警惕异常值

均值对异常值非常敏感。想象一下，如果你的数据是 [10, 12, 11, 13, 10000]，均值会被 10000 拉得非常高，用这个值去填充 NaN 显然是不合理的，因为它不代表大多数数据的特征。

解决方案：在填充之前，先进行数据探索。如果你发现数据中有极端的异常值，考虑使用 strategy=‘median‘（中位数）代替均值。中位数对异常值更加稳健。

2. 忽略分类数据

不要对文本列（分类数据）使用均值填充。代码会报错，而且这在逻辑上也是错误的。对于文本列，通常使用众数或新建一个“Unknown”类别来填充。

3. 数据泄露风险

在构建机器学习模型时，绝对不要在划分训练集和测试集之前计算全局均值并填充。你应该只使用训练集的均值来填充训练集，并使用同样的那个均值（来自训练集的）来填充测试集。如果在测试集上重新计算均值，你就让模型“偷看”到了测试集的统计信息，这会导致评估结果虚高。INLINECODEc06aa9e7 配合 Scikit-learn 的 INLINECODEd0a02abe 可以完美避免这个问题。

4. 数据类型的改变

使用均值填充后，列的数据类型往往会自动变成 INLINECODEcb73766c，因为均值通常是小数。如果你的下游流程严格要求整数，记得显式地使用 INLINECODEa537ec52 进行转换。

总结

在这篇文章中，我们一起探讨了处理 NaN 缺失值的两种主要方法：利用 Pandas 原生的 INLINECODEbc152bcd 函数，它简单、直观、适合快速数据分析；以及利用 Scikit-learn 的 INLINECODEa0445875，它规范、严谨、适合构建机器学习流水线。

更重要的是，我们展望了 2026 年的技术趋势，介绍了如何利用 AI 工具辅助编码，以及如何编写符合企业级标准的、带有日志和错误处理的数据清洗代码。掌握这些方法不仅仅是为了让代码不报错，更是为了让你的数据更加“干净”和“诚实”。

下一步行动建议：

试着在你自己的数据集上应用这些技巧。如果数据中有异常值，尝试对比一下 INLINECODE0d6a0561 填充和 INLINECODEe67ad682 填充后数据分布的变化。你一定会发现，细节决定成败，良好的数据预处理是模型成功的基石。

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