jupyter中处理csv文件缺失值

求问：csv文件中，有一列表示书籍页数的数据，这列数据比较混乱，有缺失值，字符串和整数。我需要处理这列数据的缺失值，并希望用书籍页数的平均数进行填补，但是因为有字符串的存在，我无法直接使用这一代码进行处理：fullData.pages.fillna(fullData.pages.mean(),inplace=True)，所以请问应该使用什么代码呢？谢谢！

基于Monster 组和GPT的调写：
要处理CSV文件中的缺失值，你可以使用Pandas库来读取CSV文件并进行数据处理。以下是一个示例代码，它演示了如何处理包含混合数据类型和缺失值的书籍页数列：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('your_file.csv')

# 将字符串转换为数值，非数字值将转换为NaN
data['pages'] = pd.to_numeric(data['pages'], errors='coerce')

# 计算平均数
mean_pages = data['pages'].mean()

# 填充缺失值
data['pages'].fillna(mean_pages, inplace=True)

在上述代码中，首先使用pd.read_csv()函数读取CSV文件，并将其保存在data变量中。然后，使用pd.to_numeric()函数将书籍页数列转换为数值类型，将非数字值转换为NaN（Not a Number）。接下来，计算书籍页数的平均数，并将其存储在mean_pages变量中。最后，使用fillna()函数将缺失值用平均数进行填充。

请注意，你需要将代码中的"your_file.csv"替换为你实际的CSV文件路径。另外，如果你的数据集很大，你可能需要根据实际情况对数据进行分块处理。

建议先把对应的列转为数字，最简单粗暴的方法:

fullData['pages'] = [int(_) for _ in fullData['pages']]

然后再填充

fullData.pages.fillna(fullData['pages'].mean(),inplace=True)