python中.fillna()含义

在Python中，fillna()是一个pandas库的函数，用于填充数据集中的缺失值。它可以用指定的值、前一个非缺失值、后一个非缺失值或者缺失值前后的插值方式填充数据集中的缺失值。fillna()函数可以应用于Series和DataFrame对象。例如，如果一个DataFrame对象中有缺失值，可以使用fillna()函数将缺失值用指定的数值进行填充，以避免出现错误或者影响后续的数据分析工作。

相关问题

df.fillna(x,inplace=True)

`fillna()` 是 Pandas 库中的一个函数，用于填充数据框 (DataFrame) 中缺失的值。当你调用 `df.fillna(x, inplace=True)` 时，它有以下几个关键含义：

1. `fillna(x)`：这里的 `x` 可以是一个具体的数值、另一个列名、列表、字典或其他可用于替换缺失值的数据。这个参数指定用来替换缺失值的新值。

2. `inplace=True`：这是一个可选参数，默认为 False，如果设置为 True，则会直接修改原始 DataFrame (`df`)，而不是创建一个新的 DataFrame。这意味着改变后的数据将反映到原始数据集中。

举个例子，如果你有一个 DataFrame 并想用0填充所有的 NaN值，你可以这样做：

import pandas as pd

# 假设df是一个包含缺失值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, None, 3], 'B': [4, 5, None]})

# 使用fillna替换NaN为0
df.fillna(0, inplace=True)

现在，DataFrame `df` 中的缺失值已被0填充了。

import pandas as pd from numpy import * movies=pd.io.parsers.read_csv('F:\python练习/1movie_metadata.csv') movies.head() movies['genres'].head() from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer tfidf=TfidfVectorizer(stop_words='english') movies['genres']=movies['genres'].fillna('') tfidf_matrix=tfidf.fit_transform(movies['genres']) tfidf_matrix.shape from sklearn.metrics.pairwise import linear_kernel cosine_sim=linear_kernel(tfidf_matrix,tfidf_matrix) indices=pd.Series(movies.index,index=movies['movie_title']).drop_duplicates() def get_recommendation(title,consine_sim=cosine_sim): idx=indices[title] sim_scores=list(enumerate(cosine_sim[idx])) sim_scores=sorted(sim_scores,key=lambda x:x[1],reverse=True) sim_scores=sim_scores[1:11] movie_indices=[i[0]for i in sim_scores] return print(movies['movie_title'].iloc[movie_indices]) get_recommendation('Avatar?') 几个参数

这段代码中涉及到几个参数：
1. `stop_words='english'`：在使用TfidfVectorizer时，将英语中的常用词作为停用词，不进行考虑。
2. `fillna('')`：将数据框中的缺失值填充为一个空字符串。
3. `cosine_sim=linear_kernel(tfidf_matrix,tfidf_matrix)`：计算两个向量之间的余弦相似度，其中`tfidf_matrix`是通过TfidfVectorizer生成的特征矩阵。
4. `sim_scores=sim_scores[1:11]`：选择与输入电影最相似的前10个电影。

以上是这段代码中的几个参数的含义。