knn填补缺失值python

在Python中，可以使用scikit-learn库来进行K近邻（KNN）填补缺失值。以下是一个使用KNN填补缺失值的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.impute import KNNImputer

# 创建含有缺失值的示例数据
X = np.array([[1, 2, np.nan],
              [3, np.nan, 4],
              [np.nan, 5, 6],
              [8, 9, 10]])

# 创建KNN填补器对象
imputer = KNNImputer(n_neighbors=2)

# 使用KNN填补器进行缺失值填补
X_filled = imputer.fit_transform(X)

print("原始数据:\n", X)
print("填补后数据:\n", X_filled)

在上述示例中，我们首先创建了一个包含缺失值的示例数据X。然后，我们创建了一个KNNImputer对象，并指定了n_neighbors参数为2，表示使用2个最近邻的特征值进行填补。最后，我们使用fit_transform()方法对X进行填补，并将结果保存在X_filled中。

运行上述代码后，可以得到原始数据X和填补后的数据X_filled的输出结果。

请注意，KNN填补缺失值的结果取决于选择的最近邻数（n_neighbors），可以根据实际问题和数据集特点进行调整。同时，KNN填补可能会受到数据分布和特征之间相关性的影响，因此在使用时需要综合考虑。