import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import Imputer from sklearn.model_selection import train_test_split df_table_all = pd.read_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\\train_all.csv", index_col=0) df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_x'], axis=1) df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_y'], axis=1) df_table_all = df_table_all.dropna(axis=1,how='all') columns = df_table_all.columns imr = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0) df_table_all = pd.DataFrame(imr.fit_transform(df_table_all.values)) df_table_all.columns = columns df_table_all.to_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\\trainafter.csv")解释代码

这段代码主要进行数据处理，包括读取csv文件、删除指定列和删除全为NaN的列。然后使用Imputer类对NaN值进行填充，填充方法为使用该列的平均值。最后将处理后的数据保存为新的csv文件。

具体代码解释如下：

1. import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import Imputer from sklearn.model_selection import train_test_split
导入所需的库和模块。

2. df_table_all = pd.read_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\\train_all.csv", index_col=0)
使用pandas库中的read_csv()函数读取指定路径下的csv文件，将其存储为DataFrame格式，并将第一列作为索引列。

3. df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_x'], axis=1) df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_y'], axis=1)
使用drop()函数删除指定列。

4. df_table_all = df_table_all.dropna(axis=1,how='all')
使用dropna()函数删除全为NaN的列。

5. columns = df_table_all.columns
获取DataFrame的列名。

6. imr = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0)
创建Imputer对象，用于填充NaN值。missing_values参数指定需要填充的值，strategy参数指定填充方法，axis参数指定填充方向。

7. df_table_all = pd.DataFrame(imr.fit_transform(df_table_all.values))
使用fit_transform()函数填充NaN值，并将其转换为DataFrame格式。

8. df_table_all.columns = columns
将DataFrame的列名设置为原始列名。

9. df_table_all.to_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\\trainafter.csv")
使用to_csv()函数将处理后的数据保存为新的csv文件。