slearn缺失值处理器之Imputer详析

更新时间：2022年08月16日 09:15:23 作者：墨氲

这篇文章主要给大家介绍了关于slearn缺失值处理器之Imputer的相关资料,文中通过实例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

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
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内容请搜索脚本之家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脚本之家！

tensorflow实现逻辑回归模型
这篇文章主要为大家详细介绍了tensorflow实现逻辑回归模型的相关资料，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
2018-09-09
tensorflow 实现自定义layer并添加到计算图中
今天小编就为大家分享一篇tensorflow 实现自定义layer并添加到计算图中，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2020-02-02
python装饰器三种装饰模式的简单分析
这篇文章主要介绍了python装饰器的三种装饰模式，帮助大家更好的理解和学习python 装饰器，感兴趣的朋友可以了解下
2020-09-09
神经网络(BP)算法Python实现及应用
这篇文章主要为大家详细介绍了Python实现神经网络(BP)算法及简单应用，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
2018-04-04
Python基于stuck实现scoket文件传输
这篇文章主要介绍了Python基于stuck实现scoket文件传输,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
2020-04-04
Python统计分析模块statistics用法示例
这篇文章主要介绍了Python统计分析模块statistics用法,结合实例形式分析了Python统计分析模块statistics计算平均数、中位数、出现次数、标准差等相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
2019-09-09
Python画笔的属性及用法详解
在本篇文章里小编给大家分享的是一篇关于Python画笔的属性及用法内容，有需要的朋友们可以学习下。
2021-03-03
Python解析Excle文件中的数据方法
今天小编就为大家分享一篇Python解析Excle文件中的数据方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2018-10-10
Python 马氏距离求取函数详解
这篇文章主要为大家介绍了Python 马氏距离求取函数，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下，希望能够给你带来帮助
2021-11-11
Python内置模块ConfigParser实现配置读写功能的方法
这篇文章主要介绍了Python内置模块ConfigParser实现配置读写功能的方法,涉及Python使用ConfigParser模块进行配置读、写、修改、删除等操作的相关实现技巧,需要的朋友可以参考下
2018-02-02