class sklearn.preprocessing.Imputer(missing_values=’NaN’, strategy=’mean’, axis=0, verbose=0, copy=True)
参数：
- missing_values: integer or “NaN”, optional (default=”NaN”)
- strategy : string, optional (default=”mean”)
- The imputation strategy.
- If “mean”, then replace missing values using the mean along the axis. 使用平均值代替
- If “median”, then replace missing values using the median along the axis.使用中值代替
- If “most_frequent”, then replace missing using the most frequent value along the axis.使用众数代替，也就是出现次数最多的数
- The imputation strategy.
- axis: 默认为 axis=0
- axis = 0, 按列处理
- aixs =1 , 按行处理
说实话，我还是没太弄明白aixs的具体含义，总感觉在不同的函数中有不同的含义。。还是使用前查找一下官方文档吧，毕竟大多数时候处理的都是2维数组,文档中的参数很容易理解。
注意：
- Imputer 只接受DataFrame类型
- Dataframe 中必须全部为数值属性
所以在处理的时候注意，要进行适当处理
数值属性的列较少，可以将数值属性的列取出来 单独取出来
import pandas as pd import numpy as np df=pd.DataFrame([["XXL", 8, "black", "class 1", 22], ["L", np.nan, "gray", "class 2", 20], ["XL", 10, "blue", "class 2", 19], ["M", np.nan, "orange", "class 1", 17], ["M", 11, "green", "class 3", np.nan], ["M", 7, "red", "class 1", 22]]) df.columns=["size", "price", "color", "class", "boh"] print(df) # out: ''' size price color class boh 0 XXL 8.0 black class 1 22.0 1 L NaN gray class 2 20.0 2 XL 10.0 blue class 2 19.0 3 M NaN orange class 1 17.0 4 M 11.0 green class 3 NaN 5 M 7.0 red class 1 22.0 ''' from sklearn.preprocessing import Imputer # 1. 创建Imputer器 imp =Imputer(missing_values="NaN", strategy="mean",axis=0 ) # 先只将处理price列的数据， 注意使用的是 df[['price']] 这样返回的是一个DataFrame类型的数据！！！！ # 2. 使用fit_transform()函数即可完成缺失值填充了 df["price"]=imp.fit_transform(df[["price"]]) df # out: ''' size price color class boh 0 XXL 8.0 black class 1 22.0 1 L 9.0 gray class 2 20.0 2 XL 10.0 blue class 2 19.0 3 M 9.0 orange class 1 17.0 4 M 11.0 green class 3 NaN 5 M 7.0 red class 1 22.0 ''' # 直接处理price和boh两列 df[['price', 'boh']] = imp.fit_transform(df[['price', 'boh']]) df # out: ''' size price color class boh 0 XXL 8.0 black class 1 22.0 1 L 9.0 gray class 2 20.0 2 XL 10.0 blue class 2 19.0 3 M 9.0 orange class 1 17.0 4 M 11.0 green class 3 20.0 5 M 7.0 red class 1 22.0 '''
数值属性的列较多，相反文本或分类属性（text and category attribute)较少，可以先删除文本属性，处理完以后再合并
from sklearn.preprocessing import Imputer
# 1.创建Iimputer
imputer = Imputer(strategy="median")
# 只有一个文本属性，故先去掉
housing_num = housing.drop("ocean_proximity", axis=1)
# 2. 使用fit_transform函数
X = imputer.fit_transform(housing_num)
# 返回的是一个numpyarray，要转化为DataFrame
housing_tr = pd.DataFrame(X, columns=housing_num.columns)
# 将文本属性值添加
housing_tr['ocean_proximity'] = housing["ocean_proximity"]
housing_tr[:2]
# out：
'''
longitude latitude housing_median_age total_rooms total_bedrooms population households median_income
0 -121.89 37.29 38.0 1568.0 351.0 710.0 339.0 2.7042
1 -121.93 37.05 14.0 679.0 108.0 306.0 113.0 6.4214
'''补充：sklearn中的Imputer模块改动
在sklearn的0.22以上版本的sklearn去除了Imputer类，我们可以使用SimpleImputer类代替。或者降级回版本sklearn 0.19
from sklearn.impute import SimpleImputer #有如下的一些参数 sklearn.impute.SimpleImputer( missing_values=nan, strategy='mean', fill_value=None, verbose=0, copy=True, add_indicator=False )[source]
imputer = SimpleImputer(missing_values=NA, strategy = "mean")
用上面那个代码就可以实现imputer的功能。其他的参数详解如下，具体的话大家去查阅sklearn库的说明。
- misssing_values: number,string,np.nan(default) or None
缺失值的占位符，所有出现的占位符都将被计算 - strategy: string,default=‘mean’ 计算并替换的策略：
"mean，使用该列的平均值替换缺失值。仅用于数值数据； “median”，使用该列的中位数替换缺失值。仅用于数值数据；
“most_frequent”，使用每个列中最常见的值替换缺失值。可用于非数值数据；
“constant”，用fill_value替换缺失值。可用于非数值数据。 - fill_value: string or numerical value,default=None
当strategy为"constant"，使用fil_value替换missing_values。如果是default，使用0替换数值数据，使用"missing_value"替换字符串或对象数据类型 - verbose: integer,default=0
- copy: boolean,default=True
- True: 将创建X的副本；False: 只要有可能，就会原地替换。注意，一下情况即使copy=False，也会创建新的副本：
- add_indicator: boolean,default=False
True，则MissingIndicator将叠加到输入器转换的输出上。这样即使进行了imputation归算，也同样会让预测估算器描述缺失值。如果某个特征在fit/train时没有缺失值，那么即使在transform/tes时有缺失值，该特征也不会出现在缺失的指示器上。
随着版本的更新，Imputer的输入方式也发生了变化，一开始的输入方式为
from sklearn.preprocessing import Imputer imputer = Imputer(strategy='median')
现在需要对上面输入进行更新，输入变为
from sklearn.impute import SimpleImputer imputer = SimpleImputer(strategy="median")
简单使用：
from sklearn.impute import SimpleImputer
import numpy as np
def im():
"""
缺失值处理
:return: None
"""
im1 = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='mean')
data = im1.fit_transform([[1, 2], [np.nan, 3], [7, 6]])
print(data)
return None
if __name__ == "__main__":
im()总结
到此这篇关于slearn缺失值处理器之Imputer的文章就介绍到这了,更多相关slearn缺失值处理器Imputer内容请搜索Devmax以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持Devmax！