我得到了乙個包含許多nan值的資料集，我想用每列的平均值填充空值。所以我嘗試了以下**：def fill_mean():
m = [df.columns.get_loc(c) for c in df.columns if c in missing]
for i in m:
df[df.columns[i]] =df[df.columns[i]].fillna(value=df[df.columns[i]].mean())
return df
但我得到乙個錯誤：
^$我試圖填充的列都由同一型別組成：即「float64」或「o」。
我懷疑這個問題是由這個事實引起的，但我怎樣才能解決它呢？在
def fill_mean():
m = [df.columns.get_loc(c) for c in df.columns if c in missing]
for i in m:
if di[m] == "dtype('float64')":
df[df.columns[i]] = df[df.columns[i]].fillna(value=df[df.columns[i]].mean())
return df
我的意思是，如果我現在執行的是另乙個錯誤：if di[m] == "dtype('float64')":
typeerror: unhashable type: 'list'
用有效值填充矩陣（基於python）
有乙個300 300的矩陣ary，矩陣中，所有值為 1的地方都是無效值，大於 1的都是有效值。需要用有效值來填充無效值 如i行j列的值是 1，用此點上方的值填充此點 若上方為有效值，則此點的填充完畢 若上方也為 1，則繼續按順時針方向，用右側的值填充 若右側也是 1，以此類推，用下方 左方的值進行填...
mysql 用索引應避免空值
由於資料庫的複雜性，以訛傳訛的空間非常大，快趕上中醫養生了。避免使用 null 的理由，在高效能mysql裡有提到一段。建議大家多讀些書，少看網上的奇技淫巧。特意把書翻出來摘錄了下以供參考 要盡量避免 null 要盡可能地把字段定義為 not null。即使應用程式無須儲存 null 沒有值 也有許...
用正規表示式匹配「空值」
最近在做乙個專案，要讀取文字檔案匯入資料庫，但是為了效能和介面友好的問題，於是打算匯入之前檢查文字檔案的格式是否正確，如果不正確，則作出相應提示而停止匯入，所以要對文字檔案逐行掃瞄，然後檢查每一行的格式，如果不符合約定的格式，則提示使用者對應的行數。自然而然想到用正規表示式。但是就有個問題了，文字檔...