我想仅修改数据框中的数值变量，即通过中位数填补数值变量的缺失值，通过众数填补因子变量的缺失值。为了仅修改数值变量，我尝试了以下方法：

xTrain.select_dtypes(include=numerics) =  xTrain.select_dtypes(include=numerics).fillna(xTrain.mean(), inplace=True)

但它显示：

SyntaxError: can’t assign to function call

事实上，这个解决方案确实有效，但我对此并不满意，因为它不涉及赋值操作（’=’）。此外，这是一个“私有方法”（即实现细节），未来可能会更改或完全删除。在此答案中建议谨慎使用：

xTrain._get_numeric_data().fillna(xTrain.mean(), inplace=True)

我在想是否有其他方法可以仅选择数值列并在整个数据中进行填补，意思是仅修改数据框的一部分？提前感谢！

回答：

您可以使用DataFrame.select_dtypes获取所有列，这样赋值操作会很顺利：

xTrain = pd.DataFrame({'address':['a', 'b', 'c'],'b':[1,2, np.nan]})print (xTrain)  address    b0       a  1.01       b  2.02       c  NaNcols = xTrain.select_dtypes(include=np.number).columnsxTrain[cols] = xTrain[cols].fillna(xTrain.mean())print (xTrain)  address    b0       a  1.01       b  2.02       c  1.5