# categoricaldf['sub_area']=df['sub_area'].fillna('_MISSING_')# numericdf['life_sq']=df[...
from sklearn.impute import SimpleImputer 按照我们策略,我们需要将列分为数字型和类别型。思路就是看一列数据是否为object类型。 # split categorical columns and numerical columns categorical_mask = (raw_df.dtypes == object) categorical_cols = raw_df.columns[categorical_mask].tolist() numeric_cols = ...
# impute就是自动移除所有NaN的特征 impute_function=impute) X.head() 可以看到1列数据变成了738列数据。很多特征。 我们和原来的数据合并 data1=pd.concat([data0.drop(columns='id'),X],axis=1).set_index('DateTime') data1=data1[data1.columns[1:].to_list()+['power']] data1.head() 进行...
#Impute numerical missing values with meanfullData[num_cols] = fullData[num_cols].fillna(fullData[num_cols].mean(),inplace=True)#Impute categorical missing values with -9999fullData[cat_cols] = fullData[cat_cols].fillna(value = -9999)步骤7：为分类变量创建标签编码器并将数据集拆分为训练和...
fromsklearn.preprocessing import StandardScalerfromsklearn.preprocessing import LabelBinarizerfromsklearn.pipeline import FeatureUnionfromsklearn_pandas import CategoricalImputerfromsklearn_pandas import DataFrameMapperfromsklearn.impute import SimpleImputer
DataFrameMapper: 相当于构建针对dataframe的不同的列构建不同的transformer。fromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.preprocessingimportLabelBinarizerfromsklearn.pipelineimportFeatureUnionfromsklearn_pandasimportCategoricalImputerfromsklearn_pandasimportDataFrameMapperfromsklearn.imputeimportSimpleImputer...
data.fillna(method='pad')#用前面的值替换 data.fillna(method='backfill')#用后面的值替换 一个实例(https://blog.csdn.net/weixin_41576911/article/details/83744417): importpandas as pd importnumpy as np from sklearn.preprocessing importImputer ...
参考链接:https://towardsdatascience.com/data-cleaning-in-python-the-ultimate-guide-2020-c63b88bf0a0d 在拟合机器学习或统计模型之前,我们通常需要清洗数据。用杂乱数据训练出的模型无法输出有意义的结果。 数据清洗:从记录集、表或数据库中检测和修正(或删除)受损或不准确记录的过程。它识别出数据中不完善、不...
data.dtypes #载入文件: colTypes = pd.read_csv('datatypes.csv') print colTypes #迭代每行,指派变量类型。 #注,astype用来指定变量类型。 for i, row in colTypes.iterrows(): #i: dataframe索引; row: 连续的每行 if row['feature']=="categorical": ...
fullData[var+'_NA']=fullData[var].isnull()*1 第6步:估算缺失值 #Impute numerical missing values with meanfullData[num_cols] = fullData[num_cols].fillna(fullData[num_cols].mean(),inplace=True)#Impute categorical missing values with -9999fullData[cat_cols] = fullData[cat_cols].fillna(...