X=[[np.nan,2],[6,np.nan],[7,6]]print(imp.transform(X)) transform 方法 之后给定一个X矩阵,通过transform方法进行转换。 填充第一个null为之前算的均值4,第二null为第二列均值3.6667 fit_transform 方法 一般我们实际使用时,对于给定的数据,直接使用fit_transform方法进行计算以及填充。
" " .SimpleImputer 中fit和transform方法的简介 SimpleImputer 简介 通过SimpleImputer ,可以将现实数据中缺失的值通过同一列的均值、中值、或者众数补充起来,这里用均值举例。 fit方法 通过fit方法可以计算矩阵缺失的相关值
# 需要导入模块: from sklearn.impute import SimpleImputer [as 别名]# 或者: from sklearn.impute.SimpleImputer importfit_transform[as 别名]deftest_imputation_constant_error_invalid_type(X_data, missing_value):# Verify that exceptions are raised on invalid fill_value typeX = np.full((3,5), X_...
如下所示: tmp = [[math.nan, 3.0],[math.nan, 5.0],[math.nan, math.nan]] imp = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='mean') imp_tmp = imp.fit_transform(np.asarray(tmp, dtype=np.float_)) print(np.asarray(tmp, dtype=np.float_)) print(np.asa...
例如:SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='constant', fill_value = 0) vs df.fillna(0)即使对于策略= mean使用simpleImputer,我们仍然需要fit_transform数据帧和更多的行。fillna是简短的代码。当我们需要使用simpleImputer而 浏览1提问于2021-03-18得票数 1...
SimpleImputer 中fit和transform方法的简介 2020-05-11 09:30 −... swan1024 0 2950 transform-transition-animation(2) 2019-11-27 11:42 −transform transform : none | <transform-function> [ <transform-function> ]* 也就是: transform: rotate | scale | skew | translate |matrix;注意... ...
例如:SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='constant', fill_value = 0) vs df.fillna(0)即使对于策略= mean,我们也可以只使用df.fillna(df.mean)。使用simpleImputer,我们仍然需要fit_transform数据帧和更多的行。fillna 浏览1提问于2021-03-18得票数 1...