simpleimputer中 transform的作用
时间: 2023-07-28 12:10:36 浏览: 51
SimpleImputer是一种用于填充缺失值的转换器,transform方法是用于对数据集进行转换的方法。在使用SimpleImputer填充缺失值时,需要先使用fit方法对数据集进行拟合,然后再使用transform方法对数据集进行转换,填充缺失值。transform方法的作用是将拟合后的填充器应用于数据集,根据设定的填充策略填充缺失值,并返回填充后的数据集。需要注意的是,使用transform方法时输入的数据集必须与拟合时的数据集具有相同的特征数量和特征顺序。
相关问题
SimpleImputer.transform()
SimpleImputer 是 Scikit-learn 中的一个类,用于数据预处理中的缺失值填充。transform() 是 SimpleImputer 类的一个方法,用于对数据集进行缺失值填充操作。具体使用方法如下:
1. 实例化 SimpleImputer 类,设置缺失值填充策略和参数(如填充值、缺失值标记等);
2. 使用 fit() 方法拟合数据集,获取填充时所需的参数;
3. 使用 transform() 方法对数据集进行填充操作。
例如,假设我们有一个数据集 X,其中存在缺失值,我们可以使用 SimpleImputer 类对其进行填充,示例代码如下:
```python
from sklearn.impute import SimpleImputer
# 实例化 SimpleImputer 类,使用均值填充缺失值
imputer = SimpleImputer(strategy='mean')
# 拟合数据集,获取填充时所需的参数
imputer.fit(X)
# 对数据集进行填充操作
X_filled = imputer.transform(X)
```
此时,X_filled 将会是填充后的数据集。注意,transform() 方法返回的是一个新的数据集,而不是在原数据集上进行修改。
simpleImputer.transform返回类型
simpleImputer.transform返回类型取决于输入数据的类型和参数设置。如果输入数据是Numpy数组,则返回值也是Numpy数组;如果输入数据是Pandas DataFrame,则返回值也是Pandas DataFrame。
如果simpleImputer的参数设置为strategy='mean'或strategy='median',则返回值是填充后的数据,数据类型与输入数据类型相同。
如果simpleImputer的参数设置为strategy='constant',则返回值是填充后的数据,数据类型为Numpy数组。