使用Scikit-learn的Imputer进行数据填充

在数据处理的过程中，我们常常会遇到数据缺失的情况。数据缺失可能会对分析和建模产生负面影响，因此我们需要采取适当的方法来处理这些缺失值。Scikit-learn是一个功能强大的Python库，提供了许多用于机器学习和数据处理的工具。其中的Imputer类可以用于填充数据集中的缺失值。本文将详细介绍如何使用Scikit-learn的Imputer来处理缺失值，并提供相应的源代码示例。

首先，我们需要安装Scikit-learn库。可以使用以下命令使用pip安装：

pip install scikit-learn

安装完成后，我们可以导入所需的库和模块：

import numpy as np
from sklearn.impute import SimpleImputer

接下来，我们需要创建一个包含缺失值的数据集。为了演示，我们创建一个包含10个样本和3个特征的数据集，并人为地将其中一些值设置为缺失值：