sklearn.impute.Imputer如何使用

`sklearn.impute.Imputer` 是 Scikit-learn 中的一个用于缺失值处理的工具，它主要用于数据预处理阶段，尤其是在机器学习项目中。当你遇到含有缺失值的数据集时，`Imputer` 可以帮助你填充这些缺失值，以便后续模型训练。

使用 `sklearn.impute.Imputer` 的基本步骤如下：

1. 导入所需的模块：

from sklearn.impute import SimpleImputer

2. 创建 Imputer 实例，指定填充策略。Scikit-learn 提供了多种策略，如 'mean', 'median', 'most_frequent' 等，默认策略是 'mean'（平均值填充）：

imputer = SimpleImputer(strategy='mean')

或者如果想要对每一列使用不同的策略，可以创建一个列表来传递给 `strategy` 参数：

imputer = SimpleImputer(strategy={'numeric': 'mean', 'categorical': 'most_frequent'})

3. 使用 `.fit()` 方法拟合数据，计算每列的均值、中位数等：

imputed_data = imputer.fit(X_train)

其中 `X_train` 是包含缺失值的训练数据。

4. 使用 `.transform()` 方法应用学到的策略到新的数据上，填充缺失值：

X_filled = imputer.transform(X_test)  # 或者 X_filled = imputer.transform(X_train)

`X_filled` 就是处理后的数据集，没有缺失值了。