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如何解決python缺失值的問題

發布時間:2021-06-09 09:41:11 來源:億速云 閱讀:174 作者:小新 欄目:編程語言

這篇文章主要介紹如何解決python缺失值的問題,文中介紹的非常詳細,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們一定要看完!

1、解決方法

(1)忽視元組。

缺少類別標簽時,通常這樣做(假設挖掘任務與分類有關),除非元組有多個屬性缺失值,否則該方法不太有效。當個屬性缺值的百分比變化很大時,其性能特別差。

(2)人工填寫缺失值。

一般來說,這種方法需要很長時間,當數據集大且缺少很多值時,這種方法可能無法實現。

(3)使用全局常量填充缺失值。

將缺失的屬性值用同一常數(如Unknown或負無限)替換。如果缺失值都是用unknown替換的話,挖掘程序可能會認為形成有趣的概念。因為有同樣的價值unknown。因此,這種方法很簡單,但不可靠。

(4)使用與給定元組相同類型的所有樣本的屬性平均值。

(5)使用最可能的值填充缺失值。

可以通過回歸、使用貝葉斯形式化的基于推理的工具和決策樹的總結來決定。

2、實例

import numpy as np
 
from sklearn.preprocessing import Imputer
 
imp = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0)
 
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import Imputer
 
###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.        ]]

以上是“如何解決python缺失值的問題”這篇文章的所有內容,感謝各位的閱讀!希望分享的內容對大家有幫助,更多相關知識,歡迎關注億速云行業資訊頻道!

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