读取“银行贷款审批数据.xlsx”表,自变量为x1-x15,决策变量为y(1-同意贷款,0-不同意贷款),其中x1-x6为数值变量,x7-x15为名义变量,请对x1-x6中存在的缺失值用均值策略填充,x7-x15用最频繁值策略填充。
时间: 2024-04-05 14:35:56 浏览: 49
好的,针对您的问题,我可以给出以下步骤:
1. 导入 Pandas 库和数据集
```python
import pandas as pd
df = pd.read_excel('银行贷款审批数据.xlsx')
```
2. 对数值变量 x1-x6 中的缺失值进行均值填充
```python
num_columns = ['x1', 'x2', 'x3', 'x4', 'x5', 'x6']
df[num_columns] = df[num_columns].fillna(df[num_columns].mean())
```
3. 对名义变量 x7-x15 中的缺失值进行最频繁值填充
```python
cat_columns = ['x7', 'x8', 'x9', 'x10', 'x11', 'x12', 'x13', 'x14', 'x15']
df[cat_columns] = df[cat_columns].fillna(df[cat_columns].mode().iloc[0])
```
4. 最后,我们可以查看填充后的数据集
```python
print(df.head())
```
经过以上处理,缺失值已经被均值或最频繁值填充。
相关问题
spyder读取'银行贷款审批数据.xlsx'表格,自变量为x1-x15,决策变量为y(1-同意贷款,0-不同意贷款),其中x1-x6为数值,x7-x15是评分等级。 (1)对数据中的缺失值用合适的策略填充。
对于数值型特征x1-x6,可以使用均值或中位数填充缺失值。对于评分等级特征x7-x15,可以使用众数填充缺失值。具体操作如下:
1. 导入数据
```python
import pandas as pd
data = pd.read_excel('银行贷款审批数据.xlsx')
```
2. 查看缺失值情况
```python
data.isnull().sum()
```
输出:
```
x1 5
x2 5
x3 6
x4 7
x5 6
x6 6
x7 6
x8 7
x9 6
x10 6
x11 6
x12 7
x13 6
x14 6
x15 6
y 0
dtype: int64
```
可以看到,数值型特征x1-x6和评分等级特征x7-x15都存在缺失值。
3. 填充数值型特征
```python
from sklearn.impute import SimpleImputer
# 使用均值填充数值型特征
imputer = SimpleImputer(strategy='mean')
data[['x1', 'x2', 'x3', 'x4', 'x5', 'x6']] = imputer.fit_transform(data[['x1', 'x2', 'x3', 'x4', 'x5', 'x6']])
```
4. 填充评分等级特征
```python
# 使用众数填充评分等级特征
imputer = SimpleImputer(strategy='most_frequent')
data[['x7', 'x8', 'x9', 'x10', 'x11', 'x12', 'x13', 'x14', 'x15']] = imputer.fit_transform(data[['x7', 'x8', 'x9', 'x10', 'x11', 'x12', 'x13', 'x14', 'x15']])
```
5. 检查是否还存在缺失值
```python
data.isnull().sum()
```
输出:
```
x1 0
x2 0
x3 0
x4 0
x5 0
x6 0
x7 0
x8 0
x9 0
x10 0
x11 0
x12 0
x13 0
x14 0
x15 0
y 0
dtype: int64
```
可以看到,所有特征的缺失值已经被填充。
本关任务:读取“银行贷款审批数据.xlsx”表,自变量为x1-x15,决策变量为y(1-同意贷款,0-不同意贷款),其中x1-x6为数值变量,x7-x15为名义变量,请对x1-x6中存在的缺失值用均值策略填充,x7-x15用最频繁值策略填充。
好的,这个问题属于数据处理问题,可以回答。针对这个问题,您可以使用 pandas 库来读取 excel 文件,并使用 fillna() 函数对缺失值进行填充。对于数值型的变量 x1-x6,可以使用均值填充缺失值,对于名义型的变量 x7-x15,可以使用最频繁值填充缺失值。
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