使用均值填充缺失值是一種常見的數據處理方法，主要適用於數值型數據。該方法的基本思想是用變數的均值來替代缺失值。以下是使用均值填充缺失值的一般步驟：
確定數據的屬性：首先需要判斷缺失值的屬性類型。如果缺失值是定距型的，即數值型數據，那麼使用該屬性的平均值來填充缺失的值。
計算均值：對於定距型數據，計算該變數的平均值。
填充缺失值：將計算出的平均值用於替換數據集中的缺失值。
在Python中，可以使用Pandas庫來執行這一操作。以下是一個簡單的代碼示例，演示如何使用Pandas對DataFrame中的數值型列進行均值填充：
```python
import pandas as pd
# 假設data是一個包含score列的DataFrame，且score列中包含缺失值
data['score'].fillna(data['score'].mean(), inplace=True)
```
這種方法簡單易實現，能夠保持數據的整體分布，適用於數值型數據。然而，它也有一定的局限性，比如當數據整體極值差異較大時，使用均值填充可能導致結果的偏差。此外，對於非數值型數據（如字元類型數據），通常會使用眾數而不是均值來進行填充。