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FutureWarning: Dropping of nuisance columns in DataFrame reductions (with 'numeric_only=None') is deprecated; in a future version this will raise TypeError. Select only valid columns before calling the reduction. df1_filled = df1[valid_columns]...

这个警告是由于使用了将来版本中不再支持的操作。为了解决这个问题,您可以尝试以下方法:

  1. 确定要处理的有效列:在对DataFrame进行缩减操作之前,先使用select_dtypes(include='number')方法选择有效的数值类型列。
   valid_columns = df1.select_dtypes(include='number').columns
  1. 使用合适的缺失值填充方法:根据您的需求和数据特点,选择适当的缺失值填充方法。可以使用.fillna()函数将缺失值填充为平均值、中位数、众数等。
   df1_filled = df1[valid_columns].fillna(df1.mean())

如果仍然出现报错,请提供更详细的错误信息以便我能够更好地帮助您解决问题。


内容由零声教学AI助手提供,问题来源于学员提问

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