python缺失值的解决方法

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解决方法

1、忽视元组。

缺少类别标签时，通常这样做(假设挖掘任务与分类有关)，除非元组有多个属性缺失值，否则该方法不太有效。当个属性缺值的百分比变化很大时，其性能特别差。

2、人工填写缺失值。

一般来说，这种方法需要很长时间，当数据集大且缺少很多值时，这种方法可能无法实现。

3、使用全局常量填充缺失值。

将缺失的属性值用同一常数(如Unknown或负)替换。如果缺失值都是用unknown替换的话，挖掘程序可能会认为形成有趣的概念。因为有同样的价值unknown。因此，这种方法很简单，但不可靠。

4、使用与给定元组相同类型的所有样本的属性平均值。

5、使用最可能的值填充缺失值。

可以通过回归、使用贝叶斯形式化的基于推理的工具和决策树的总结来决定。

实例

importnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportImputerimp=Imputer(missing_values='NaN',strategy='mean',axis=0)importnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportImputer###1.使用均值填充缺失值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.]]

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