dataset['PM2.5'].fillna有几种填充

`dataset['PM2.5'].fillna()` 有以下几种填充方式：

1. 填充固定的值：`dataset['PM2.5'].fillna(value)`
这种方式会用指定的固定值来填充 NaN 值。

2. 用前一个非 NaN 值填充：`dataset['PM2.5'].fillna(method='ffill')`
这种方式会用前一个非 NaN 值来填充当前的 NaN 值。

3. 用后一个非 NaN 值填充：`dataset['PM2.5'].fillna(method='bfill')`
这种方式会用后一个非 NaN 值来填充当前的 NaN 值。

4. 用插值填充：`dataset['PM2.5'].interpolate()`
这种方式会用一种插值算法来对 NaN 值进行填充，使得填充后的数据在某种意义上尽量保持平滑。

5. 用均值或中位数填充：`dataset['PM2.5'].fillna(dataset['PM2.5'].mean())` 或 `dataset['PM2.5'].fillna(dataset['PM2.5'].median())`
这种方式会用当前列的均值或中位数来填充 NaN 值。

根据具体情况选择合适的填充方式可以提高数据的质量和准确性。

相关问题

dataset['PM2.5'].fillna平均值填充

这是一个数据预处理的操作，可以使用以下代码来实现：

# 计算 PM2.5 列的平均值
mean_pm25 = dataset['PM2.5'].mean()

# 使用平均值填充 PM2.5 列中的缺失值
dataset['PM2.5'].fillna(mean_pm25, inplace=True)

这个代码片段首先计算了 PM2.5 列的平均值，然后使用 `fillna()` 方法将该列中的缺失值用平均值进行填充。`inplace=True` 参数表示直接在原始数据集上进行修改。

dataset = dataset.fillna(method='pad') 是啥意思

这行代码是用来填充 Pandas 数据集(dataset) 中的缺失值的。

`fillna()` 方法可以用来填充缺失值，参数 `method` 指定了填充缺失值的方式。在这个例子中，`method='pad'` 表示使用前一个非缺失值来填充缺失值。这种方式也被称为“向前填充”或“前向填充”。

举个例子，假设你有一个 Pandas 数据集，其中包含一列数据有一些缺失值：

   A
0  1
1  NaN
2  NaN
3  4
4  NaN

如果你使用 `fillna(method='pad')` 来填充缺失值，得到的结果将会是：

   A
0  1
1  1
2  1
3  4
4  4

可以看到，缺失值被填充为前一个非缺失值。在这个例子中，第二行和第三行的缺失值都被填充为了前一行的值 1，而第五行的缺失值被填充为了前一行的值 4。

总之，`fillna()` 是一种非常常用的方法，用来处理 Pandas 数据集中的缺失值。