ValueError: Invalid fill method. Expecting pad (ffill) or backfill (bfill). Got polynomial

这个错误通常是由于在pandas的fillna()函数中使用了无效的填充方法。可以尝试使用合法的填充方法，例如pad（ffill）或backfill（bfill）。

例如，如果要使用ffill方法进行前向填充，则可以这样使用fillna()函数：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4, 5], 'B': [6, np.nan, 8, 9, 10]})

# 使用ffill方法进行前向填充
df.fillna(method='ffill', inplace=True)

如果您使用的是其他填充方法，请尝试更改为合法的填充方法。如果问题仍然存在，请提供更多的上下文或代码以帮助诊断问题。

相关问题

·ValueError: Invalid filename: expected a `.keras` extension. Received: filepath=my_model.h5这什么错误

这个错误通常是因为你尝试加载一个不是 ".keras" 扩展名的Keras模型文件。Keras模型文件通常应该是 ".h5" 或 ".hdf5" 扩展名。

你可以尝试更改文件扩展名来解决这个问题，或者在加载模型时使用正确的扩展名。例如，如果你的模型文件名为 "my_model.h5"，则应该使用以下代码来加载它：

from keras.models import load_model

model = load_model('my_model.h5')

如果你仍然遇到问题，请检查文件路径是否正确，并确保文件确实存在。

ValueError: Expected a torch.device with a specified index or an integer, but got:None

这个错误信息通常在PyTorch中发生，当你试图创建一个张量(Tensor)或设置张量的设备(device)时，如果提供的不是指定索引的torch.device对象也不是整数，就会抛出`ValueError: Expected a torch.device with a specified index or an integer, but got: None`。在PyTorch中，张量的设备很重要，因为它们决定了数据存储的位置，比如CPU或GPU。

例如，当你这样做：

# 错误示例
x = torch.tensor([1, 2, 3]) # 没有指定设备，默认是CPU
y = x.to(None) # 尝试将x移到None，这是无效的

你应该提供一个具体的索引，如`cpu`, `cuda:0`, 或者是一个整数代表GPU的ID。正确的做法应该是：

x = torch.tensor([1, 2, 3]).to('cpu')  # 移动到CPU
x = torch.tensor([1, 2, 3]).to(0)      # 如果你只有一个GPU，并且想要放到第0个GPU上