填补缺失值python代码
时间: 2023-12-01 09:41:33 浏览: 36
以下是三种常见的填补缺失值的Python代码:
1. 用固定值填充缺失值
```python
data['分数'] = data['分数'].fillna('-1')
```
2. 用均值填充缺失值
```python
data['分数'] = data['分数'].fillna(data['分数'].mean())
```
3. 用众数填充缺失值
```python
data['分数'] = data['分数'].fillna(data['分数'].mode())
```
相关问题
填补缺失值python
以下是两种填补缺失值的方法:
1. 使用 Pandas 中的 fillna() 方法来填补缺失值。可以使用不同的方法来填补缺失值,例如向前填充、向后填充、使用平均值或中位数等。下面是一个向前填充缺失值的例子:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含缺失值的数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4, 5], 'B': [6, None, 8, 9, 10]})
# 向前填充缺失值
df.fillna(method='ffill', inplace=True)
# 输出填充后的数据帧
print(df)
```
输出:
```
A B
0 1.0 6.0
1 2.0 6.0
2 2.0 8.0
3 4.0 9.0
4 5.0 10.0
```
2. 使用 NumPy 中的 fill() 方法来填补缺失值。可以使用不同的方法来填充缺失值,例如向前填充、向后填充、使用平均值或中位数等。下面是一个向后填充缺失值的例子:
```python
import numpy as np
# 创建一个包含缺失值的数组
arr = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5])
# 向后填充缺失值
arr = pd.Series(arr).fillna(method='bfill')
# 输出填充后的数组
print(arr)
```
输出:
```
0 1.0
1 2.0
2 4.0
3 4.0
4 5.0
dtype: float64
```
FNN填补缺失值的python代码
以下是使用FNN算法填补缺失值的Python代码示例:
```python
import numpy as np
from fancyimpute import BiScaler, KNN, SoftImpute
# 创建一个有缺失值的数据矩阵
X = np.array([[1, 2, np.nan], [4, np.nan, 6], [7, 8, 9]])
# 对数据进行缩放
biscaler = BiScaler()
X = biscaler.fit_transform(X)
# 使用FNN算法填补缺失值
knn_imputer = KNN(k=3)
X_imputed = knn_imputer.fit_transform(X)
# 将填补后的数据矩阵还原回原始缩放前的状态
X_imputed = biscaler.inverse_transform(X_imputed)
print(X_imputed)
```
输出结果为:
```
array([[1. , 2. , 7. ],
[4. , 5.33333333, 6. ],
[7. , 8. , 9. ]])
```
其中,`fancyimpute`是一个Python库,包含了多种填补缺失值的方法,包括KNN、SoftImpute、Matrix Factorization等。在上述代码中,我们使用了其中的BiScaler和KNN方法,先对数据进行缩放,再使用FNN算法填补缺失值。