python 缺失值处理插值法
时间: 2023-09-05 07:12:59 浏览: 61
Python 中常用的缺失值处理插值方法有以下几种:
1. 删除法:直接删除含有缺失值的行或列。缺点是会丢失部分有用信息。
2. 均值法:使用均值填充缺失值。对于数值型数据,可以计算均值,用均值填充缺失值。例如:
```
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建含有缺失值的数据
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4, 5], 'B': [2, 4, 6, np.nan, 10]})
# 使用均值填充缺失值
df.fillna(df.mean(), inplace=True)
```
3. 插值法:根据缺失值前后的值进行插值。Pandas 提供了多种插值方法,如线性插值、多项式插值、样条插值等。例如:
```
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建含有缺失值的数据
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4, 5], 'B': [2, 4, 6, np.nan, 10]})
# 线性插值
df.interpolate(method='linear', inplace=True)
```
4. 随机森林法:使用随机森林模型进行预测缺失值。例如:
```
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
# 创建含有缺失值的数据
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4, 5], 'B': [2, 4, 6, np.nan, 10]})
# 使用随机森林模型预测缺失值
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=200, random_state=0)
df_filled = df.copy()
for col in df.columns:
missing = df[col].isnull()
X_train = df[~missing].drop(col, axis=1)
y_train = df[~missing][col]
X_test = df[missing].drop(col, axis=1)
y_pred = rf.fit(X_train, y_train).predict(X_test)
df_filled.loc[missing, col] = y_pred
```
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