填充费用,众数的公式

今天，在进行特征工程时，考虑到某一列的缺失值，将其作为该列的众数进行填充。 遵循以前填充平均值和最大最小值的方法。

importpandasaspddf.mer _ min _ discount.fill na (df.mer _ min _ discount.mode )、inplace=True )的结果，缺少的值为哪个

in:print(type(df.id.mode ) ) class ' pandas.core.series.series ' in : print (type ) df.id.mean

class 'numpy.float64 '

解决方案：

df.mer _ min _ distance.fill na (df.mer _ min _ distance.mode ) [0]，inplace=True )默认为第一个众数。