imputer=SimpleImputer(missing_values="NaN",strategy="mean",axis=0)
时间: 2023-07-06 21:25:39 浏览: 49
这是一个使用 SimpleImputer 进行缺失值填充的代码片段,其中 missing_values 参数指定了缺失值的标识符,strategy 参数指定了填充缺失值的策略,axis 参数指定了填充的方向。在这个例子中,缺失值的标识符为 NaN,填充策略为均值填充,填充方向为列方向。简单来说,这段代码的作用是将数据中的 NaN 值替换为所在列的均值。
相关问题
imputer = SimpleImputer(strategy="mean") data = imputer.fit_transform(data)改为前向填充
若想将上述代码改为前向填充,只需将 `strategy="mean"` 改为 `strategy="ffill"` 即可:
```
imputer = SimpleImputer(strategy="ffill")
data = imputer.fit_transform(data)
```
这样,使用前向填充(ffill)的方法来填充缺失值,即用前一个非缺失值来填充当前缺失值。
在正确的前提下,用其他形式表达这段代码: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")
使用Python代码块的格式:
```
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")
```
这段代码导入了必要的库,读取了一个csv文件并对其进行了预处理,最后将处理后的结果保存到了另一个csv文件中。