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sklearn類提供了缺失值處理的基本策略，比如使用缺失值數值所在行或者列的均值，中位數，眾數來替換缺失值，該類也相容不同額缺失值編碼
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import numpy as np
from sklearn.preprocessing import imputer
''' missing_values : integer or "nan", optional (default="nan")
the placeholder for the missing values. all occurrences of
`missing_values` will be imputed. for missing values encoded as np.nan,
use the string value "nan".
strategy : string, optional (default="mean")
the imputation strategy.
- if "mean", then replace missing values using the mean along
the axis.
- if "median", then replace missing values using the median along
the axis.
- if "most_frequent", then replace missing using the most frequent
value along the axis.
axis : integer, optional (default=0)
the axis along which to impute.
- if `axis=0`, then impute along columns.
- if `axis=1`, then impute along rows.
'''imp = imputer(missing_values="nan",strategy='mean',axis=0)
imp.fit([[1,2],[np.nan,3],[7,6]])
x = [[np.nan, 2], [6, np.nan], [7, 6]]
print(imp.transform(x))
[[4. 2. ]
[6. 3.66666667]
[7. 6. ]]
缺失值處理
pandas使用nan not a number 表示浮點和非浮點陣列中的缺失資料，python內建的none值也會被當做na處理，pandas物件上的所有描述統計都排除了缺失資料。na處理方法 方法 說明dropna 根據各標籤的值是否存在缺失資料對軸標籤進行過濾，可通過閾值調節對缺失值的容忍度 ...
缺失值處理
之前寫過一篇文章缺失值視覺化處理 missingno 主要介紹了缺失值的檢視，今天聊一下，出現了缺失值後我們要做的後續工作，就是缺失值的處理。首先附上幾個 data資料集 data.isnull 缺失值判斷 是缺失值返回true，否則範圍false data.isnull sum 缺失值計算 返回每...
缺失值處理
資料清洗主要是刪除原始資料集中的無關資料 重複資料，平滑雜訊資料，去除與資料探勘主題無關的資料，處理缺失值 異常值等 缺失主要為完全隨機缺失，隨機缺失和非隨機缺失 資料的缺失是隨機的，資料的缺失不依賴於任何不完全變數或完全變數。資料的缺失不是完全隨機的，即該類資料的缺失依賴於其他完全變數。資料的缺失...