python填补缺失值:使用Python解决缺失值问题

Python可以使用多种方法来填补缺失值,具体取决于数据集的类型和情况。使用平均值/中位数/众数填补缺失值

Python可以使用多种方法来填补缺失值,具体取决于数据集的类型和情况。

1. 使用平均值/中位数/众数填补缺失值

如果数据集中的特征是数值型,那么可以使用平均值、中位数或众数来填补缺失值。

以下是使用NumPy库填补缺失值的示例代码:

import numpy as np

# 将缺失值用平均值填补

data_mean = np.nanmean(data)

data[np.isnan(data)] = data_mean

# 将缺失值用中位数填补

data_median = np.nanmedian(data)

data[np.isnan(data)] = data_median

# 将缺失值用众数填补

data_mode = stats.mode(data)

data[np.isnan(data)] = data_mode[0]

2. 使用回归填补缺失值

如果数据集中的特征是连续性数据,则可以使用回归分析来填补缺失值。

以下是使用Scikit-Learn库填补缺失值的示例代码:

from sklearn.preprocessing import Imputer

# 创建Imputer实例

imputer = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0)

# 将缺失值用平均值填补

imputer = imputer.fit(data)

data = imputer.transform(data)

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