data.fillna(mathod='pad', inplace=True)为什么错
时间: 2023-12-22 15:06:09 浏览: 35
这个代码中可能有两个问题:
1. `fillna()`方法中的参数`mathod`应该是`method`,也就是`fillna(method='pad', inplace=True)`。
2. 如果`data`是一个pandas的DataFrame对象,那么`fillna()`方法是支持`inplace`参数的,可以直接在原DataFrame上进行修改。但是,如果`data`是一个普通的Python列表或者NumPy数组,那么就没有`inplace`参数,应该使用`data = pd.DataFrame(data).fillna(method='pad')`这样的方式来生成一个新的DataFrame对象,或者使用`np.fillna(data, method='pad', inplace=True)`这样的方式来直接修改原数组。
所以,根据您的具体需求,可以对代码进行如下修改:
1. 如果`data`是一个pandas的DataFrame对象,应该这样写:
```
data.fillna(method='pad', inplace=True)
```
2. 如果`data`是一个Python列表或者NumPy数组,应该这样写:
```
data = pd.DataFrame(data).fillna(method='pad')
# 或者
np.fillna(data, method='pad', inplace=True)
```
相关问题
java的mathod的invoke方法报错java.lang.IllegalArgumentException: argument type mismatch
这个错误通常出现在反射调用方法时,传递参数类型与方法参数类型不匹配的情况下。
可能的原因:
1. 传递的参数类型与方法参数类型不匹配,比如传递了一个字符串类型的参数给一个方法需要整数类型的参数的方法。
2. 传递的参数个数与方法参数个数不匹配。
3. 方法的访问限制不允许调用。
解决方法:
1. 检查传递的参数类型与方法参数类型是否匹配。
2. 检查传递的参数个数与方法参数个数是否匹配。
3. 确认方法的访问权限允许调用。
下面是一个示例代码,可以帮助你理解如何使用 invoke 方法调用方法:
```java
import java.lang.reflect.Method;
public class MethodInvokeDemo {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 获取方法
Method method = Math.class.getMethod("max", int.class, int.class);
// 调用方法
Object result = method.invoke(null, 10, 20);
System.out.println("max value is: " + result);
}
}
```
在这个示例代码中,我们使用反射获取了 Math 类中的 max 方法,并使用 invoke 方法调用该方法。注意,invoke 方法的第一个参数是方法所属的对象,如果方法是静态方法,则传递 null。在本例中,max 方法是一个静态方法,因此我们传递了 null。此外,invoke 方法的第二个参数是一个可变参数,用于传递方法的参数。在本例中,max 方法需要两个整数类型的参数,因此我们传递了两个 int 类型的参数。
fromfrom sklearn.svm import SVCvclf=Votingclassifier(estimators=[( 'nfc',rfc),( 'clf',clf),( 'svm',svc(kernel= 'linear ',prol.vclf.fit(X,Y)predictions=vclf.predict(X test)def score(predictions,labels):return np.sum([1 if p==a else @for p, a in zip(predictions,labels)])/len(labels)methods=["random forest", "dicision tree", "support vector machine"]reses=[rfc test,dtc test,svm test]for mathod, res in zip(methods,reses):print("Accuracy:%.4f[%s]"%(score(np.squeeze(res),labels),method))
这段代码存在一些语法错误和缺少定义的变量,我来给你修改一下:
```
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, VotingClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
import numpy as np
# 定义模型和数据
rfc = RandomForestClassifier()
dtc = DecisionTreeClassifier()
svc = SVC(kernel='linear')
X_train = ...
y_train = ...
X_test = ...
y_test = ...
# 构建 VotingClassifier
vclf = VotingClassifier(estimators=[('nfc', rfc), ('clf', dtc), ('svm', svc)])
vclf.fit(X_train, y_train)
# 预测和评估
def score(predictions, labels):
return np.sum([1 if p == a else 0 for p, a in zip(predictions, labels)]) / len(labels)
models = ["Random Forest", "Decision Tree", "Support Vector Machine"]
results = [rfc.predict(X_test), dtc.predict(X_test), svc.predict(X_test)]
for model, result in zip(models, results):
print("Accuracy: %.4f [%s]" % (score(result, y_test), model))
```
这段代码的作用是构建一个投票分类器,将三种不同的分类器(随机森林、决策树、支持向量机)进行投票,得出最终的分类结果。然后对测试集进行预测并评估每个模型的准确率。
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