使用python将df中所有的“unknown”值删除,再用随机森林对缺失值进行插补,这里的特征值可以是str类型
时间: 2024-03-27 14:40:52 浏览: 10
好的,针对您的问题,我可以给出以下代码实现:
```python
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import pandas as pd
import numpy as np
# 读取数据
df = pd.read_csv('your_file_path.csv')
# 将"unknown"值替换为NaN
df.replace('unknown', np.nan, inplace=True)
# 删除含有NaN的行
df.dropna(inplace=True)
# 将str类型的特征值编码为数值类型
for column in df.select_dtypes(include=[object]):
df[column] = df[column].astype('category').cat.codes
# 分离特征和目标变量
X = df.drop('target_variable', axis=1)
y = df['target_variable']
# 使用随机森林对缺失值进行插补
rf = RandomForestClassifier()
rf.fit(X, y)
# 找出含有NaN的行
missing_data = df[df.isnull().any(axis=1)]
missing_X = missing_data.drop('target_variable', axis=1)
# 预测缺失值
predicted_values = rf.predict(missing_X)
# 将预测值填回原数据框
missing_data['target_variable'] = predicted_values
df_filled = pd.concat([df.dropna(), missing_data], ignore_index=True)
```
这段代码中,首先使用`replace`函数将所有的"unknown"值替换为`NaN`,然后使用`dropna`函数删除含有`NaN`的行。接着,对于数据框中的所有字符串类型的特征值,使用`astype`函数将其转换为`category`类型,并使用`cat.codes`函数进行编码。然后将数据框分成特征和目标变量两部分。使用随机森林对缺失值进行插补,然后将预测值填回原数据框中缺失的位置。最后返回填充后的数据框`df_filled`。