使用字典熊猫填充NaN值

是一种数据处理方法，它可以在数据分析和机器学习任务中用来处理缺失值。NaN代表不可用或缺失的数据，在数据集中经常出现。

字典熊猫填充NaN值的步骤如下：

1. 创建一个字典，其中键是需要填充的列名，值是用来填充NaN值的值。
2. 使用熊猫(DataFrame)的fillna()方法，将字典作为参数传递给该方法。

填充NaN值的优势是可以保留原始数据的分布和特征，并且不会引入额外的偏差。填充NaN值后，可以继续进行数据分析和建模，而不需要删除包含NaN值的样本。

应用场景包括但不限于以下情况：

• 在数据分析中，当某个特征值缺失时，可以使用字典熊猫填充NaN值来保持数据完整性。
• 在机器学习中，训练模型时，如果缺失值较多，可以选择填充NaN值而不是删除缺失的样本，以充分利用数据集。

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