fillna
函数在机器学习预处理中的主要作用是处理缺失值
当数据集中存在缺失值时,直接使用这些数据进行训练可能会导致模型性能下降。因此,在将数据输入到机器学习模型之前,需要对缺失值进行处理。fillna
函数提供了一种简单的方法来填充缺失值,从而改善模型性能。
以下是 fillna
函数的一些常见用法:
fillna
函数将缺失值替换为特定值,例如 0 或平均值。例如,将所有缺失值替换为 0:import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, None, 4], 'B': [5, None, None, 8]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用 0 填充缺失值
df_filled = df.fillna(0)
fillna
函数结合其他统计方法(如平均值、中位数或众数)填充缺失值。例如,将所有缺失值替换为相应列的平均值:# 使用列的平均值填充缺失值
df_filled = df.fillna(df.mean())
fillna
函数还支持使用插值方法填充缺失值。例如,可以使用线性插值方法填充缺失值:# 使用线性插值方法填充缺失值
df_filled = df.interpolate()
总之,fillna
函数在机器学习预处理中起着关键作用,可以帮助我们处理缺失值,从而提高模型性能。在使用 fillna
函数时,需要根据具体情况选择合适的填充方法。
辰迅云「云服务器」,即开即用、新一代英特尔至强铂金CPU、三副本存储NVMe SSD云盘,价格低至29元/月。点击查看>>
推荐阅读: python不支持的数据结构有哪些