第slearn缺失值處理器之Imputer詳析目錄參數：注意：所以在處理的時候注意，要進行適當處理補充：sklearn中的Imputer模塊改動總結classsklearn.preprocessing.Imputer(missing_values=NaN,strategy=mean,axis=0,verbose=0,copy=True)

參數：

missing_values:integerorNaN,optional(default=NaN)strategy:string,optional(default=mean)Theimputationstrategy.Ifmean,thenreplacemissingvaluesusingthemeanalongtheaxis.使用平均值代替Ifmedian,thenreplacemissingvaluesusingthemedianalongtheaxis.使用中值代替Ifmost_frequent,thenreplacemissingusingthemostfrequentvaluealongtheaxis.使用眾數代替，也就是出現次數最多的數axis:默認為axis=0axis=0,按列處理aixs=1,按行處理

說實話，我還是沒太弄明白aixs的具體含義，總感覺在不同的函數中有不同的含義。。還是使用前查找一下官方文檔吧，畢竟大多數時候處理的都是2維數組,文檔中的參數很容易理解。

注意：

Imputer只接受DataFrame類型Dataframe中必須全部為數值屬性

所以在處理的時候注意，要進行適當處理

數值屬性的列較少，可以將數值屬性的列取出來單獨取出來

importpandasaspd

importnumpyasnp

df=pd.DataFrame([["XXL",8,"black","class1",22],

["L",np.nan,"gray","class2",20],

["XL",10,"blue","class2",19],

["M",np.nan,"orange","class1",17],

["M",11,"green","class3",np.nan],

["M",7,"red","class1",22]])

df.columns=["size","price","color","class","boh"]

print(df)

#out:

sizepricecolorclassboh

0XXL8.0blackclass122.0

1LNaNgrayclass220.0

2XL10.0blueclass219.0

3MNaNorangeclass117.0

4M11.0greenclass3NaN

5M7.0redclass122.0

fromsklearn.preprocessingimportImputer

#1.創建Imputer器

imp=Imputer(missing_values="NaN",strategy="mean",axis=0)

#先只將處理price列的數據，注意使用的是df[['price']]這樣返回的是一個DataFrame類型的數據！！！！

#2.使用fit_transform()函數即可完成缺失值填充了

df["price"]=imp.fit_transform(df[["price"]])

#out:

sizepricecolorclassboh

0XXL8.0blackclass122.0

1L9.0grayclass220.0

2XL10.0blueclass219.0

3M9.0orangeclass117.0

4M11.0greenclass3NaN

5M7.0redclass122.0

#直接處理price和boh兩列

df[['price','boh']]=imp.fit_transform(df[['price','boh']])

#out:

sizepricecolorclassboh

0XXL8.0blackclass122.0

1L9.0grayclass220.0

2XL10.0blueclass219.0

3M9.0orangeclass117.0

4M11.0greenclass320.0

5M7.0redclass122.0

'''

數值屬性的列較多，相反文本或分類屬性（textandcategoryattribute)較少，可以先刪除文本屬性，處理完以后再合并

fromsklearn.preprocessingimportImputer

#1.創建Iimputer

imputer=Imputer(strategy="median")

#只有一個文本屬性，故先去掉

housing_num=housing.drop("ocean_proximity",axis=1)

#2.使用fit_transform函數

X=imputer.fit_transform(housing_num)

#返回的是一個numpyarray，要轉化為DataFrame

housing_tr=pd.DataFrame(X,columns=housing_num.columns)

#將文本屬性值添加

housing_tr['ocean_proximity']=housing["ocean_proximity"]

housing_tr[:2]

#out：

longitudelatitudehousing_median_agetotal_roomstotal_bedroomspopulationhouseholdsmedian_income

0-121.8937.2938.01568.0351.0710.0339.02.7042

1-121.9337.0514.0679.0108.0306.0113.06.4214

'''

補充：sklearn中的Imputer模塊改動

在sklearn的0.22以上版本的sklearn去除了Imputer類，我們可以使用SimpleImputer類代替。或者降級回版本sklearn0.19

fromsklearn.imputeimportSimpleImputer

#有如下的一些參數

sklearn.impute.SimpleImputer(

missing_values=nan,

strategy='mean',

fill_value=None,

verbose=0,

copy=True,

add_indicator=False

)[source]

imputer=SimpleImputer(missing_values=NA,strategy="mean")

用上面那個代碼就可以實現imputer的功能。其他的參數詳解如下，具體的話大家去查閱sklearn庫的說明。

misssing_values:number,string,np.nan(default)orNone

缺失值的占位符，所有出現的占位符都將被計算strategy:string,default=mean計算并替換的策略：

mean，使用該列的平均值替換缺失值。僅用于數值數據；median，使用該列的中位數替換缺失值。僅用于數值數據；

most_frequent，使用每個列中最常見的值替換缺失值。可用于非數值數據；

constant，用fill_value替換缺失值。可用于非數值數據。fill_value:stringornumericalvalue,default=None

當strategy為constant，使用fil_value替換missing_values。如果是default，使用0替換數值數據，使用missing_value替換字符串或對象數據類型verbose:integer,default=0copy:boolean,default=TrueTrue:將創建X的副本；False:只要有可能，就會原地替換。注意，一下情況即使copy=False，也會創建新的副本：add_indicator:boolean,default=False

True，則MissingIndicator將疊加到輸入器轉換的輸出上。這樣即使進行了imputation歸算，也同樣會讓預測估算器描述缺失值。如果某個特征在fit/train時沒有缺失值，那么即使在transform/tes時有缺失值，該特征也不會出現在缺失的指示器上。

隨著版本的更新，Imputer的輸入方式也發生了變化，一開始的輸入方式為

fromsklearn.preprocessingimportImputer

imputer=Imputer(strategy='median')

現在需要對上面輸入進行更新，輸入變為

fromsklearn.imputeimportSimpleImputer

imputer=SimpleImputer(strategy="median")

簡單使用：

fromsklearn.imputeimportSimpleImputer

importnumpyasnp

defim