本文详细介绍了在机器学习预处理阶段，如何使用Python的scikit-learn库和NumPy对数据集中的缺失值进行中位数填充。通过示例展示了在鸢尾花数据集上进行操作的过程，强调了中位数填充的有效性和适用场景。
机器学习预处理：中位数填充缺失值的Python实现
在机器学习领域，数据预处理是非常重要的环节。而缺失值的处理则是其中必不可少的一部分。本文将介绍如何使用Python对缺失值进行中位数填充。
数据集
我们将使用scikit-learn库自带的著名鸢尾花数据集来展示中位数填充的方法。该数据集包含150个样本，分为三个品种：setosa、versicolor和virginica，每个品种各有50个样本。每个样本都有四个特征：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。
from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd
# 导入数据集
iris = load_iris()
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