马上超《泰坦尼克号》!《哪吒2》票房冲破158亿:第三次延期至5月31

快科技5月3日消息,距离超越《泰坦尼克号》越来越近,目前《哪吒2》票房已经冲破158亿。

据网络平台数据,这个五一假期,电影《哪吒之魔童闹海》总票房(已包含港澳台和海外票房)已突破158亿。

据片方消息,《哪吒之魔童闹海》密钥第三次延期,延长上映至5月31日。截至当前,《哪吒之魔童闹海》全球票房已超157.03亿,排名全球影史票房第5,距第4位的《泰坦尼克号》相差约6.23亿元左右。

该片由可可豆动画、光线彩条屋影业出品,饺子编剧并执导,于2025年1月29日在中国大陆上映。

这部电影是《哪吒》系列的第二部,讲述了天劫之后,哪吒、敖丙的灵魂保住了,但很快会魂飞魄散,太乙真人打算用七色宝莲给二人重塑肉身,但是在重塑肉身的过程中却遇到重重困难,哪吒、敖丙的命运将迎来更多的挑战。

业内人士表示,该片的热度持续走高,大大抬升了单片票房天花板,提振了创作者的信心,展现出我国电影市场的强大韧性,期待更多中华优秀传统文化IP“火起来”,走向世界。

距离全球票房第三仅差11亿!《哪吒2》密钥第三次延期 延至5月31日

 原文链接:马上超《泰坦尼克号》!《哪吒2》票房冲破158亿:第三次延期至5月31--快科技--科技改变未来

### 如何在泰坦尼克号乘客生存预测的第2关中正确填充缺失值 在泰坦尼克号乘客生存预测任务中,数据预处理是一个关键步骤。特别是在第2关的任务中,填充缺失值是确保模型性能的重要环节。以下是对如何使用Pandas进行缺失值填充的具体方法[^1]。 #### 缺失值的基本处理策略 在Pandas中,`fillna()` 是一个非常常用的函数,用于填充数据框中的缺失值。可以根据不同的列选择不同的填充策略。例如,对于数值型特征(如年龄 `Age`),通常可以使用均值、中位数或众数来填充;而对于类别型特征(如登船港口 `Embarked`),则可以选择众数或其他合适的值来填充[^2]。 #### 示例代码:填充数值型特征 `Age` 如果 `Age` 列存在缺失值,可以使用中位数来填充,因为中位数对异常值不敏感,能更好地反映数据分布: ```python import pandas as pd # 假设 df 是数据框 df['Age'] = df['Age'].fillna(df['Age'].median()) ``` #### 示例代码:填充类别型特征 `Embarked` 对于类别型特征 `Embarked`,通常选择众数来填充,因为它代表了最常见的值: ```python df['Embarked'] = df['Embarked'].fillna(df['Embarked'].mode()[0]) ``` #### 示例代码:填充布尔型特征 `Survived` 如果目标变量 `Survived` 存在缺失值(尽管这种情况较少见),可以基于其他特征进行预测,或者简单地用众数填充: ```python df['Survived'] = df['Survived'].fillna(df['Survived'].mode()[0]) ``` #### 结合特征工程的高级填充方法 在实际操作中,还可以结合特征之间的关系来填充缺失值。例如,根据乘客的舱级 `Pclass` 和性别 `Sex` 来推测其年龄 `Age` 的可能值。这种基于规则的填充方法可以提高数据的质量和模型的准确性[^3]。 ```python # 按照 Pclass 和 Sex 分组计算 Age 的中位数,并填充缺失值 age_median_by_group = df.groupby(['Pclass', 'Sex'])['Age'].transform('median') df['Age'] = df['Age'].fillna(age_median_by_group) ``` #### 注意事项 - 在填充缺失值之前,建议先检查每列的缺失比例。如果某一列的缺失值比例过高(如过50%),可以考虑直接删除该列。 - 填充缺失值时,需要确保填充逻辑与业务场景一致。例如,登船港口 `Embarked` 的缺失值可能与乘客的社会阶层有关,因此需要仔细分析数据分布[^1]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

rrokoko

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值