在特征工程中，如何填充文字型变量的缺失值

文字型变量的缺失值填充需要根据具体情况来选择合适的方法。以下是一些常用的填充方法：

1. 众数填充

对于文字型变量，我们可以使用众数来填充缺失值。众数是指在一组数据中出现次数最多的那个值，它可以代表缺失值的可能取值。我们可以使用pandas库中的mode函数来求众数，然后使用fillna方法将缺失值填充为众数。

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 使用众数填充缺失值
mode = data['text'].mode()[0] # 求众数
data['text'].fillna(mode, inplace=True) # 填充缺失值

2. 用特定值填充

在某些情况下，我们可以根据业务需求将缺失值填充为特定值，例如“未知”、“无效”等。使用fillna方法即可实现：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 使用特定值填充缺失值
data['text'].fillna('未知', inplace=True) # 填充缺失值

3. 使用模型预测

在一些情况下，我们可以使用模型来预测缺失值。例如，我们可以使用随机森林模型来预测某个文字型变量的缺失值，具体步骤如下：

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将数据分为有缺失值和无缺失值两部分
train = data[data['text'].notnull()] # 有缺失值
test = data[data['text'].isnull()] # 无缺失值

# 将有缺失值的数据分为特征和标签两部分
X_train = train.drop(['text'], axis=1)
y_train = train['text']

# 使用随机森林模型来预测缺失值
rf = RandomForestClassifier()
rf.fit(X_train, y_train)
test['text'] = rf.predict(test.drop(['text'], axis=1))

# 将预测结果合并到原始数据中
data.loc[data['text'].isnull(), 'text'] = test['text']

在这个例子中，我们首先将数据分为有缺失值和无缺失值两部分，然后使用有缺失值的数据来训练随机森林模型。接着，我们将无缺失值的数据作为测试集，使用训练好的模型来预测缺失值。最后，将预测结果合并到原始数据中即可。需要注意的是，这种方法在数据量较大时会比较耗时。