使用python将df中所有的“unknown”值删除,再用随机森林对缺失值进行插补,这里的特征值可以是str类型
时间: 2024-03-27 15:39:00 浏览: 11
对于特征值为字符串类型的数据,需要进行一些预处理才能进行随机森林插补。下面是一份可以实现你的需求的代码:
```python
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
# 读取数据
df = pd.read_csv("your_data.csv")
# 将"unknown"值删除
df = df[df != "unknown"]
# 将缺失值用随机森林进行插补
def fill_null_with_rf(df, col):
# 将数据分成已知值和未知值
known = df[df[col].notnull()]
unknown = df[df[col].isnull()]
# 对类别型特征进行编码
le = LabelEncoder()
for c in known.select_dtypes(include=["object"]).columns:
known[c] = le.fit_transform(known[c])
unknown[c] = le.transform(unknown[c])
# 训练随机森林模型
rfr = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=0, n_jobs=-1)
rfr.fit(known.iloc[:, :-1], known.iloc[:, -1])
# 预测缺失值
pred = rfr.predict(unknown.iloc[:, :-1])
# 将预测值填充回原数据
df.loc[df[col].isnull(), col] = pred
# 对每个属性进行插补
for col in df.columns:
fill_null_with_rf(df, col)
```
这份代码首先读取了一个名为"your_data.csv"的数据文件,并将其中所有值为"unknown"的数据删除。然后,定义了一个函数`fill_null_with_rf`,用于对数据中的一个属性进行缺失值插补,具体实现是用已知值训练一个随机森林模型,然后用模型预测缺失值。在训练随机森林模型之前,需要对类别型特征进行编码,这里使用了sklearn中的LabelEncoder类。最后,对数据中的每个属性都调用了`fill_null_with_rf`函数进行插补。