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slearn缺失值处理器之Imputer详析

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

class sklearn.preprocessing.Imputer(missing_values=’NaN’, strategy=’mean’, axis=0, verbose=0, copy=True)

参数：

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：

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。

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！

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