fillna向下填充缺失值还有缺失值

用了fillna函数填充缺失值，但还有缺失值没被填充
有没有uu能告诉我应该怎么改

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以下回答参考GPT并且由Bony-整理：
如果 fillna 函数没有填充所有的缺失值，有几个可能的原因：

  1. 填充的值与数据类型不匹配：请确保填充的值与数据类型匹配。例如，如果数据是数字类型，那么填充的值应该是数字类型，而不是字符串类型。

  2. 指定了错误的列：请确保在调用 fillna 函数时指定了正确的列。有时候会发生填充的值与你要填充的列不匹配的情况，这种情况下可能会需要填充其他列。

  3. 你的数据集中可能存在多个缺失值：在填充缺失值之前，可以使用 isnull 函数检查数据集中有多少个缺失值。如果存在多个缺失值，则需要使用 fillna 函数多次填充缺失值。

如果你的数据集中存在多个缺失值，你可以使用以下代码块来检查它们的位置和数量：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('your_data.csv')

# 检查缺失值
print(df.isnull().sum())

这将打印出数据集中每一列中缺失值的数量。如果存在多个缺失值，则需要使用 fillna 函数多次填充缺失值。

  • 这篇博客: 随机森林案例中的 补全缺失值fillna 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  • #分别查看train和test集中为null值的汇总
print(data_train.isnull().sum())
print('\n')
print(data_test.isnull().sum())
    • age embarked的缺失值占比比较少，可以替换值
    • cabin的缺失值占比很高，建模时直接把cabin属性全扔掉

    左：null汇总 右：contplot直方图

  • 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

    针对无法完全填充的问题，可以考虑以下优化方法： 1. 针对数据特点选择合适的fillna方法。可以尝试使用不同的方法，如使用前后向填充，或者根据数据本身的特点使用特定的填充方法，如中位数、均值等等。 2. 在fillna方法中使用interpolate插值。该方法可以在填充缺失值的同时还可以保留原数据特性，避免简单的平均值或者中位数填充导致的数据失真。具体使用方法为：data.fillna(method='interpolate', limit_direction='both') 3. 结合其他的数据清洗方法。在数据清洗过程中，可以结合其他方法一起使用，如去除异常值、去重、标准化等等，将原始数据处理成更适合填充缺失值的形态。 4. 在填充过程中使用条件语句。可以根据数据的特征和条件，设置特定的填充规则，如不能过大过小，不能超过特定的范围等等，避免填充的失误和误差。具体方法为使用条件语句对填充值进行限制。例如：data.fillna(lambda x: x.fillna(x.mean()) if x.std()>10 else x)。

    需要根据具体情况进行分析，选用合适的方法进行填充处理。