本文介绍了在机器学习数据预处理中如何使用Python的Pandas库进行后向填充处理缺失值，提供了相关代码示例，并提到了其他填充方式如前向填充和插值填充。
数据预处理中的缺失值：用Python实现后向填充
在进行机器学习任务时，数据预处理是至关重要的一步。而其中涉及到的缺失值问题更是不能被忽略。本文将介绍使用Python实现后向填充（backfill）来解决缺失值的问题，并提供相应的源代码。
首先，我们需要准备一组有缺失值的数据。我们可以使用Pandas库来生成这样的数据。下面是一个示例代码：
import numpy as np
import pandas as pd
# 生成含有缺失值的数据
df = pd.DataFrame(np.random.randn(
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
