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關于缺失值(missing value)的處理

在sklearn的preprocessing包中包含了對數據集中缺失值的處理，主要是應用Imputer類進行處理。

首先需要說明的是，numpy的數組中可以使用np.nan/np.NaN(Not A Number)來代替缺失值，對于數組中是否存在nan可以使用np.isnan()來判定。

使用type(np.nan)或者type(np.NaN)可以發現改值其實屬于float類型，代碼如下：

因此，如果要進行處理的數據集中包含缺失值一般步驟如下：

1、使用字符串'nan'來代替數據集中的缺失值；

2、將該數據集轉換為浮點型便可以得到包含np.nan的數據集；

3、使用sklearn.preprocessing.Imputer類來處理使用np.nan對缺失值進行編碼過的數據集。

代碼如下：

上述代碼使用數組X去“訓練”一個Imputer類，然后用該類的對象去處理數組Y中的缺失值，缺失值的處理方式是使用X中的均值(axis=0表示按列進行)代替Y中的缺失值。

當然也可以使用imp對象來對X數組本身進行處理。

通常，我們的數據都保存在文件中，也不一定都是Numpy數組生成的，因此缺失值可能不一定是使用nan來編碼的，對于這種情況可以參考以下代碼：

上述代碼line模擬從文件中讀取出來的一行數據，使用nan來代替原始數據中的缺失值編碼，將其轉換為浮點型，然后使用X中的均值填補Z中的缺失值。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python预处理缺失值_[Scikit-Learn] - 数据预处理 - 缺失值（Missing Value）处理的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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