数组填充：full() 与 full_like() —— 填充的艺术，生活的色彩 各位观众，各位听众，各位屏幕前的程序猿、攻城狮、算法侠、数据姬，大家好！我是你们的老朋友，人称“代码诗人”的阿波罗。今天，咱们不谈风花雪月，不聊人生理想，就来聊聊程序世界里一个看似简单，实则充满艺术感的课题：数组的填充。 具体来说，我们要深入研究两个强大的工具：full() 和 full_like()。它们就像油画调色板上的两种颜料，看似相似，却能在不同的场景下，为我们的数据世界增添丰富的色彩。 准备好了吗？让我们开始这场关于填充的奇妙之旅吧！🚀 一、填充的必要性：空白也是一种力量，但我们更需要色彩 在数据分析、机器学习，乃至图像处理等领域，我们经常会遇到需要创建并初始化数组的情况。想象一下，你是一位画家，面对一块空白的画布，你不可能直接开始挥洒颜料，你需要先根据你的构思，用底色铺垫，这便是填充。 为什么要填充呢？ 预分配空间，提高效率： 提前分配好数组所需的内存空间，可以避免程序在运行过程中频繁地重新分配内存，从而提高程序的运行效率。这就像盖房子，先打好地基，才能保证后续的建造速度。 初始化状态，避免错 …
缺失值插补策略：均值、中位数、众数、前/后向填充
缺失值插补大作战：一场数据界的“妙手回春” 各位数据英雄，算法侠侣们，大家好！我是你们的老朋友，人称“代码界的段子手”的AI君。今天，咱们不聊那些高深莫测的神经网络，也不谈那些复杂烧脑的算法公式，咱们来聊点接地气，但又至关重要的话题：缺失值插补。 想象一下，你辛辛苦苦收集了一份数据，准备大展拳脚，挖掘出价值连城的宝藏。结果打开一看，好家伙，到处都是空缺，就像一块精心雕琢的玉石，突然被熊孩子啃了好几口，留下一个个让人头疼的“窟窿”。 怎么办？难道要放弃这份数据，另起炉灶吗？ 别慌！今天，AI君就带你化身“数据界的妙手回春”，用各种插补策略，将这些“窟窿”完美填补，让你的数据焕发新生！ 第一幕：缺失值——数据世界的“烦恼丝” 首先，我们得先认识一下这位“烦恼丝”——缺失值。 它们就像数据中的“隐形杀手”，悄无声息地影响着我们的分析结果，甚至导致模型性能大打折扣。 缺失值究竟是怎么来的呢？ 原因有很多，就像人生一样，充满了各种“意外”： 人为失误: 数据录入员手抖了一下，或者键盘坏了个键，导致数据漏录。这就像你精心准备的PPT，结果不小心删掉了一页，让人抓狂！ 设备故障: 传感器突然罢工，或 …