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 13:40:43 浏览: 20
好的,针对您的问题,我可以给出以下代码实现:
```python
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
# 读取数据
df = pd.read_csv('your_data.csv')
# 将所有'unknown'值删除
df.replace('unknown', pd.np.nan, inplace=True)
df.dropna(inplace=True)
# 将str类型特征值转换为数值型
df = pd.get_dummies(df)
# 随机森林插补缺失值
def fill_missing_rf(X, y, to_fill):
"""
使用随机森林对缺失值进行插补
"""
cols = X.columns
# 将要填充的列拆分成两部分
fill = to_fill[to_fill.isnull()]
df_fill = to_fill[to_fill.notnull()]
# 训练集和测试集分割
X_train, X_test = df_fill, fill
y_train = y.loc[df_fill.index]
# 随机森林模型训练
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100)
rf.fit(X_train, y_train)
# 预测缺失值
y_pred = rf.predict(X_test)
# 返回完整的特征值
to_fill[to_fill.isnull()] = y_pred
return to_fill
# 选择需要插补的特征列
cols_missing = df.columns[df.isnull().any()].tolist()
# 循环插补缺失值
for col in cols_missing:
df[col] = fill_missing_rf(df.drop(col, axis=1), df[col], df[col])
# 最终的数据
print(df)
```
上述代码中,首先我们将所有的"unknown"值替换为`np.nan`,然后使用`dropna()`函数将含有缺失值的行删除。
之后,我们将所有的字符串类型特征值转换为数值型,这里使用`get_dummies()`函数即可。
接着,我们使用随机森林模型对含有缺失值的列进行插补。我们定义了一个名为`fill_missing_rf()`的函数,该函数输入参数为样本特征矩阵`X`、样本标签`y`和待插补的列`to_fill`,输出为插补后的完整的特征列。具体实现中,我们将待插补的列拆分成两部分:已知特征值和待插补的缺失值。已知特征值组成的部分作为训练集,待插补的缺失值组成的部分作为测试集。然后使用随机森林模型对训练集进行拟合,并对测试集进行预测。最终,我们将预测得到的缺失值填充回原始的特征列中。
最后,我们选择所有含有缺失值的列,循环调用`fill_missing_rf()`函数,最终得到完整的数据。
希望这个回答能够帮助到您!
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