import pandas as pd import numpy as np def process_nan_value(data): ''' 处理data中缺失值,有缺失值的特征为`Age`,`Cabin`,`Embarked`。 :param data: 训练集的特征,类型为DataFrame :return:处理好缺失值后的训练集特征,类型为DataFrame ''' #********* Begin *********# #********* End *********#
时间: 2023-07-07 11:44:42 浏览: 149
在 `process_nan_value` 函数中,我们需要处理训练数据中的缺失值。具体来说,我们需要处理 `Age`,`Cabin` 和 `Embarked` 这三个特征的缺失值,将它们替换为合适的值或删除对应的行。
下面是一种可能的实现方式:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
def process_nan_value(data):
'''处理data中缺失值,有缺失值的特征为`Age`,`Cabin`,`Embarked`。
:param data: 训练集的特征,类型为DataFrame
:return:处理好缺失值后的训练集特征,类型为DataFrame
'''
# 对于 Age 特征,我们可以用中位数来填充缺失值
data['Age'].fillna(data['Age'].median(), inplace=True)
# 对于 Cabin 特征,缺失值太多,我们可以考虑删除这一列
data.drop(columns=['Cabin'], inplace=True)
# 对于 Embarked 特征,我们可以用众数来填充缺失值
data['Embarked'].fillna(data['Embarked'].mode()[0], inplace=True)
return data
```
注意,我们使用了 Pandas 的 `fillna` 方法来填充缺失值,使用了 `drop` 方法来删除 `Cabin` 特征列,使用了 `mode` 方法来计算 `Embarked` 特征的众数。同时,我们修改了原始数据,而不是创建了一个新的 DataFrame,这样可以避免额外的内存开销。
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