sklearn与pandas的缺失值处理

最新推荐文章于 2024-08-08 22:47:19 发布
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分类专栏： 3.Sklearn 2.numpy_pandas 文章标签： pandas sklearn 缺失值
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本文介绍了如何使用pandas和sklearn处理数据集中的缺失值，包括使用pandas的dropna(), drop()和fillna()函数，以及sklearn的SimpleImputer类，特别提到了用中位数填充数值属性的缺失值。" 106422894,7407390,华为网络设备的ACL配置详解：访问控制与网络安全,"['网络安全', '网络设备', '访问控制', '华为设备', 'ACL配置']

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housing数据集中的total_bedrooms有部分缺失，对于缺失值，通常我们有以下几种方式处理：

  • 放弃有缺失值的样本
  • 放弃整个特征
  • 将缺失值设置为某个默认值：0、平均值、中位数等。

pandas方式

通过DataFrame的dropna(), drop()和fillna()函数，可以方便的实现以上3个功能：

housing.dropna(subset=['total_bedrooms'])
housing.info()

housing.drop('total_bedrooms', axis
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关于缺失值（missing value）的处理在sklearn的preprocessing包中包含了对数据集中缺失值的处理，主要是应用Imputer类进行处理。首先需要说明的是，numpy的数组中可以使用np.nan/np.NaN（Not A Number）来代替缺失值，对于数组中是否存在nan可以使用np.isnan()来判定。使用type(np.nan)或者type(np.NaN)可以发现改值...
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