knn填补异常值python代码

KNN（K-最近邻）是一种常用的填补异常值的方法。下面是使用Python实现KNN填补异常值的代码示例：

首先，我们导入必要的库和数据集：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.impute import KNNImputer

# 导入数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

接下来，我们需要将数据集中的异常值替换为NaN：

# 将数据集中的异常值替换为NaN
df.replace('?', np.nan, inplace=True)

然后，我们使用KNNImputer类实现KNN填补异常值：

# 创建KNNImputer对象
imputer = KNNImputer(n_neighbors=3)

# 使用KNN填补异常值
df_filled = pd.DataFrame(imputer.fit_transform(df))

最后，我们可以将填补好的数据集保存到本地文件中：

# 将填补好的数据集保存到本地文件中
df_filled.to_csv('data_filled.csv', index=False)

完整代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.impute import KNNImputer

# 导入数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将数据集中的异常值替换为NaN
df.replace('?', np.nan, inplace=True)

# 创建KNNImputer对象
imputer = KNNImputer(n_neighbors=3)

# 使用KNN填补异常值
df_filled = pd.DataFrame(imputer.fit_transform(df))

# 将填补好的数据集保存到本地文件中
df_filled.to_csv('data_filled.csv', index=False)