Sklearn的不当v / s df.fillnan用列均值替换nan值

Question

我发现了两种在python中替换nan值的方法，一种使用sklearn的imputer类，另一种使用df.fillnan（），后一种似乎用更少的代码就容易了。但是效率方面更好。谁能解释每个的用例？

Answer 1

我觉得不熟练的班级有其自身的好处，因为您可以简单地提到均值或中位数来执行某些操作，这与Fillna中需要提供值的情况不同。但是在不完美的情况下，您需要调整和转换数据集，这意味着需要更多的代码行。但这可能会比fillna更快，但除非真正的大数据集无关紧要。

但是fillna的确很酷。您甚至可以使用有时可能需要的自定义值来填充na。即使fillna的执行速度较慢，它也可以使它更好的恕我直言。