我正在使用SimpleImputer和most_frequent来计算数据集中的缺失值。问题是这两列没有被独立处理,因此我在第一列中得到的最常用值用于替换第二列中的NaN,这显然使我的数据不正确。
下面的代码
from sklearn.impute import SimpleImputer
imputer = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='most_frequent',)
imputer.fit(X[:, 2:4])
X[:, 2:4] = imputer.transform(X[:, 2:4])
print(X[:, 3])
[2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 1517.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0
2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 1517.0 2.0 2.0 2.0 2.0
2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0
2.0 2.0 2.0 1517.0 2.0 1517.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 1517.0 2.0 2.0 2.0 2.0
2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0
2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0
2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0
2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0
2426.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0
2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0
2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0
2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0
2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0
2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0
2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0
2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 1517.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0
2.0 2.0 2.0 2.0]
答案 0 :(得分:0)
我一直在尝试使用dict comprehension和apply
的许多不同方法,但是我似乎无法在一行代码中使用它。因此,我只能想到使用for循环来迭代要使用SimpleImputer
的列并应用它:
X = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4,5,4,8],
'B':[2,2,2,2,2,2,np.nan],
'C':[6,5,np.nan,6,4,4,6],
'D':[1,2,3,np.nan,np.nan,3,4]})
cols = X.columns[2:]
imputer = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='most_frequent')
for i in cols:
X[i] = imputer.fit_transform(X[i].values.reshape(-1,1))
填充第三列和第四列,但不填充第二列(这就是第二列中的NaN
的原因。您也可以看到,无论2
是数据框中最频繁的数字,则相应列中的最常用数字将填充这些列:
A B C D
0 1 2.0 6.0 1.0
1 2 2.0 5.0 2.0
2 3 2.0 6.0 3.0
3 4 2.0 6.0 3.0
4 5 2.0 4.0 3.0
5 4 2.0 4.0 3.0
6 8 NaN 6.0 4.0
我将做进一步调查以尝试在没有for循环的情况下应用此方法,并更新此答案。目前,这似乎可以解决问题。