Python1from sklearn.impute import KNNImputer23# 使用K近邻法进行多重插补4imputer = KNNImputer(n_neighbors=5)5df_imputed = pd.DataFrame(imputer.fit_transform(df), columns=df.columns)4. 预测模型填补针对数值型数据，可以训练机器学习模型（如线性回归、决策树等）预测缺失值。Python1from sklearn.linear...
与常见的情况一样,与我们简单地删除缺少值的列(在方法1中)相比,输入缺少值(在方法2和方法3中)会产生更好的结果。 此次学习到此结束!!! Score from Approach 3 (An Extension to Imputation)¶ Next, we impute the missing values, while also keeping track of which values were imputed....
fromsklearn.imputeimportSimpleImputerimportnumpyasnp# 创建一个包含缺失值的数组arr=np.array([[1,2,np.nan],[4,np.nan,6],[7,8,9]])# 创建Imputer对象,使用常数值0填充缺失值imputer=SimpleImputer(missing_values=np.nan,strategy='constant',fill_value=0)arr_filled=imputer.fit_transform(arr)print(a...
均值填充是默认的填充策略,所以其实不需要指定,加在此处是为了方便了解可以包含什么信息。missing_values 的默认值是 nan。如果你的数据集中存在「NaN」形式的缺失值,那么你应该关注 np.nan,可以在此查看官方文档: https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.impute.SimpleImputer.html 为了拟合这个 i...
df['{}_ismissing'.format(col)] = missing med = df[col].median() df[col] = df[col].fillna(med) 很幸运,本文使用的数据集中的分类特征没有缺失值。不然,我们也可以对所有分类特征一次性应用众数填充策略。 # impute the missing values and create the missing value indicator variables for each no...
均值填充是默认的填充策略,所以其实不需要指定,加在此处是为了方便了解可以包含什么信息。missing_values 的默认值是 nan。如果你的数据集中存在「NaN」形式的缺失值,那么你应该关注 np.nan,可以在此查看官方文档: https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.impute.SimpleImputer.html ...
# replace missing values with the median.med = df['life_sq'].medianprint(med)df['life_sq'] = df['life_sq'].fillna(med) 此外,我们还可以对所有数值特征一次性应用同样的填充策略。 # impute the missing values and create the missing value indicator variables for each numeric column.df_numeric...
from sklearn.impute import SimpleImputer # 用列的中位数填充缺失值 imp = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='median') df['column_name'] = imp.fit_transform(df[['column_name']])[0] ``` 5. 对缺失值进行预测:如果你的数据集较大,且含有时间序列信息,可以使用时间序列预测方法预测缺失...
# replace missing values with the median.med=df['life_sq'].median()print(med)df['life_sq']=df['life_sq'].fillna(med) 此外,我们还可以对所有数值特征一次性应用同样的填充策略。 # impute the missing values and create the missing value indicator variables for each numeric column.df_numeric=...
import pandas as pd import numpy as np from sklearn.impute import SimpleImputer df=pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),columns=['col1','col2','col3','col4'])#生成一份数据 df.iloc[1:2,1]=np.nan#增加缺失值 df.iloc[4,3]=np.nan#增加缺失值 nan_all=df.isnull()#获取数据框中所有...