fillna函数在机器学习预处理中的作用

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：

1. 使用特定值填充缺失值：可以使用 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) 

2. 使用统计方法填充缺失值：可以使用 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()) 

3. 使用插值方法填充缺失值：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。