Python | sklearn库进行缺失值填充

本文介绍了如何使用Python sklearn库进行数据预处理中的缺失值填充。数据预处理是数据分析中至关重要的一步，它包括对数值型数据和分类数据的多种处理方法。数值型数据可以使用均值、中位数、众数填充或插值法，而分类数据则可以采用众数填充或基于模型的预测方法。作者指出，在删除含有缺失值的数据之前，应考虑缺失值的成因和数据分布，以选择最适合的处理方法。

文章接着具体介绍了如何使用sklearn库中的SimpleImputer类来填充缺失值。通过一个简单的例子演示了如何使用均值来填充数据集中的缺失值。代码示例展示了如何创建一个包含缺失值的NumPy数组，以及如何实例化SimpleImputer对象并使用fit_transform方法来填充缺失值。

        
from sklearn.impute import SimpleImputer
import numpy as np
# 示例代码...
        
    

此外，文中也提到了用众数或中位数填充的方法，以及使用KNNImputer进行基于K近邻算法的填充，后者适用于更复杂的情况，如当统计值填充不满意时。接着，通过另一个代码示例，展示了KNNImputer的使用方法。

        
from sklearn.impute import KNNImputer
import numpy as np
# 示例代码...
        
    

文章最后鼓励读者将所学应用于实践，并推荐了其他相关的sklearn库功能的学习资源，如主成分分析(PCA)、聚类分析和回归分析。