fill_mean=lambda g : g.fillna(g.mean())
时间: 2024-05-17 11:18:13 浏览: 13
这是一个lambda函数,它的功能是用每列的均值来填充一个DataFrame或Series对象中的缺失值(NaN)。在这个lambda函数中,g表示传递给函数的DataFrame或Series对象。fillna()方法用于填充缺失值,而mean()方法用于计算每列的均值。因此,该lambda函数的作用是将每列的缺失值用该列的均值进行填充。
相关问题
# 计算身高平均值(四舍五入取整) rgzn = excel_data['人工智能概论[6]'].dropna() fill_rgzn = round(rgzn.apply(lambda x : x[0:-2]).astype(int).mean()) fill_rgzn = str(int(fill_rgzn)) + '分' fill_rgzn
这段代码可能会出现数据类型不匹配的错误,建议修改如下:
```
# 计算身高平均值(四舍五入取整)
rgzn = excel_data['人工智能概论[6]'].dropna()
rgzn = rgzn.apply(lambda x: x[:-1]).astype(float) # 将字符串转为浮点数
fill_rgzn = round(rgzn.mean()) # 计算平均值并四舍五入
fill_rgzn = str(int(fill_rgzn)) + '分'
```
这样的话,首先将字符串类型的数据转换成浮点数类型,避免了非数字字符串导致的类型错误,然后再计算平均值并四舍五入。
请帮我完善如下代码: from skimage.filters import gaussian gaussian_filter = gaussian() #Please fill this function titles = ['noisy', 'gaussian'] imshow_all(noisy, gaussian_filter, titles=titles) mse = np.mean((image-gaussian_filter*255)**2) psnr=20*math.log10(255/math.sqrt(mse)) print('PSNR: ',psnr)
这段代码中的from语句引入了scikit-image包中的filters模块,并且导入了其中的gaussian函数。而后面的赋值语句则创建了一个名为gaussian_filter的函数对象,并调用了gaussian()函数来给它赋值,但是这里的gaussian()函数缺少必要的参数。
所以,根据你的具体需求,你可以在gaussian()函数中填写相关的参数,如sigma(高斯窗口的标准差),truncate(窗口的边缘截断半径),多维图像的axis等等。同时也可以把赋值语句改成lambda表达式,以方便后续的调用,例如:
```python
from skimage.filters import gaussian
gaussian_filter = lambda img: gaussian(img, sigma=1.5, truncate=2.0)
```
这个lambda表达式创建了一个名为gaussian_filter的函数对象,它有一个img参数,并通过调用skimage.filters.gaussian()函数来对img进行高斯滤波,其中sigma=1.5表示以1.5为标准差,truncate=2.0表示半径为2倍标准差的高斯窗口。当这个函数对象被调用时,它将返回一个高斯滤波后的图像。
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