在python中使用SimpleImputer类(来自scikit-learn库)

简介: 在python中使用SimpleImputer类(来自scikit-learn库)

在Python中,SimpleImputer 类是 scikit-learn 库中的一个工具,用于处理数据集中缺失值的填充问题。以下是如何使用 SimpleImputer 的基本步骤和一个简单的代码示例:

# 导入所需的库
from sklearn.impute import SimpleImputer
import numpy as np

# 假设有一个包含缺失值的数据集(例如numpy数组)
data = np.array([[1, 2, np.nan], [3, 4, 6], [np.nan, 8, 9]])

# 创建一个SimpleImputer实例,并指定插补策略
imp = SimpleImputer(strategy='mean')  # 这里选择均值作为填充方式,也可以选择'median'、'most_frequent'或'constant'

# 拟合(fit)imputer到数据中(找出每个特征的缺失值对应的填充值)
imp.fit(data)

# 使用拟合后的imputer转换数据以填充缺失值
filled_data = imp.transform(data)

print(filled_data)

如果你的数据集是pandas DataFrame格式,操作类似,但需要先转换为二维numpy数组进行填充,然后再转换回DataFrame格式:

import pandas as pd

# 假设df是一个pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns=['col1', 'col2', 'col3'])

# 将DataFrame转化为numpy数组
data_array = df.values

# 使用SimpleImputer填充缺失值
filled_array = imp.transform(data_array)

# 将填充后的一维数组转回DataFrame
filled_df = pd.DataFrame(filled_array, columns=df.columns)

print(filled_df)

注意:根据不同的数据类型和需求,可以调整参数:

  • strategy: 插补策略,可选 'mean', 'median', 'most_frequent''constant'
  • missing_values: 缺失值表示,默认为 np.nan,可以根据实际数据中缺失值的表示方式进行更改。
  • fill_value: 当 strategy='constant' 时,需要指定一个常数值来填充缺失值。

例如,如果你想用某个特定的值(如0)填充所有类型的缺失值:

imp_constant = SimpleImputer(strategy='constant', fill_value=0)
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