在Python中，使用Pandas库可以很容易地用均值填充缺失值。以下是使用均值填充缺失值的步骤和示例代码：
1. 导入Pandas库：
import pandas as pd
2. 创建一个包含缺失值的DataFrame：
data = {'A': [1, 2, None, 4], 'B': [None, 2, 3, 4]}df = pd.DataFrame（data）
3. 使用 `fillna` 方法并指定 `mean` 来填充缺失值：
df_filled_mean = df.fillna（df.mean（））
以上代码会计算每列的均值，并用该均值替换DataFrame中对应列的缺失值（NaN）。如果你想对特定的列进行操作，可以先将列名放入列表中，然后遍历这个列表对每列进行操作：
columns_to_fill = df.columns[df.isnull（）.sum（） > 0]for column in columns_to_fill:mean_val = df[column].mean（）df[column].fillna（mean_val, inplace=True）
这段代码会找到所有含有缺失值的列，计算它们的均值，并替换掉这些列中的缺失值。
请注意，如果数据集中包含非数值型（例如字符串）数据，你可能需要先将这些列排除在均值计算之外，或者转换数据类型。