import pandas as pd

# 读取整理后的数据.csv，确保姓名列为索引
data_df = pd.read_csv('整理后的数据.csv', index_col='姓名')

# 对每一列进行处理，填补空值为该列的平均值，并确保所有列都是数值类型
for column in data_df.columns:
    if data_df[column].dtype in ['float64', 'int64']:  # 如果是数值类型
        # 填补空值为该列的平均值
        data_df[column].fillna(data_df[column].mean(), inplace=True)
    else:
        # 如果不是数值类型，尝试转换为数值类型
        data_df[column] = pd.to_numeric(data_df[column], errors='coerce')
        # 再次填补空值为该列的平均值
        data_df[column].fillna(data_df[column].mean(), inplace=True)

# 将处理后的数据保存到新的CSV文件中
data_df.to_csv('整理后的数据_填补后.csv', encoding='utf-8-sig')

print("空值已填补，并保存为'整理后的数据_填补后.csv'")