缺失值处理：SimpleImputer（简单易懂 + 超详细）

SimpleImputer参数详解

class sklearn.impute.SimpleImputer(*, missing_values=nan, strategy=‘mean’, fill_value=None, verbose=0, copy=True, add_indicator=False)

参数含义

• missing_values：int, float, str, (默认)np.nan或是None, 即缺失值是什么。
• strategy：空值填充的策略，共四种选择（默认）mean、median、most_frequent、constant。mean表示该列的缺失值由该列的均值填充。median为中位数，most_frequent为众数。constant表示将空值填充为自定义的值，但这个自定义的值要通过fill_value来定义。
• fill_value：str或数值，默认为Zone。当strategy == "constant"时，fill_value被用来替换所有出现的缺失值（missing_values）。fill_value为Zone，当处理的是数值数据时，缺失值（missing_values）会替换为0，对于字符串或对象数据类型则替换为"missing_value" 这一字符串。
• verbose：int，（默认）0，控制imputer的冗长。
• copy：boolean，（默认）True，表示对数据的副本进行处理，False对数据原地修改。
• add_indicator：boolean，（默认）False，True则会在数据后面加入n列由0和1构成的同样大小的数据，0表示所在位置非缺失值，1表示所在位置为缺失值。

常用方法

fit(X)

返回值为SimpleImputer()类，通过fit(X)方法可以计算X矩阵的相关值的大小，以便填充其他缺失数据矩阵时进行使用。

transform(X)

填补缺失值，一般使用该方法前要先用fit()方法对矩阵进行处理。

from sklearn.impute import SimpleImputer
import numpy as np

X = np.array([[1, 2, 3],
             [4, 5, 6],
             [7, 8, 9]])
X1 = np.array([[1, 2, np.nan],
               [4, np.nan, 6],
               [np.nan, 8, 9]])
imp = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='mean')
imp.fit(X)
print(imp.transform(X1))

# 运行结果
[[1. 2. 6.]
 [4. 5. 6.]
 [4. 8. 9.]]

  

 

  
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由于fit(X)和strategy='mean'，所以填补值为X矩阵各列的均值。

fit_transform(X)

相当于fit() + transform()，一般使用的较多。

X1 = np.array([[1, 2, np.nan],
               [4, np.nan, 6],
               [np.nan, 8, 9]])
imp = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='mean')
print(imp.fit_transform(X1))

# 运行结果
[[1.  2.  7.5]
 [4.  5.  6. ]
 [2.5 8.  9. ]]

  

 

  
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get_params()

获取SimpleImputer参数信息。

imp = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='mean')
print(imp.get_params())

# 运行结果
{'add_indicator': False, 'copy': True, 'fill_value': None, 
'missing_values': nan, 'strategy': 'mean', 'verbose': 0}

  

 

  
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inverse_transform(X)

将数据转换回原始的表示形式。反转对数组执行的转换操作。该操作只能在以add_indicator=True实例化simpleImputer后执行
注意：反变换只能在具有缺失值的二进制指示符的特征中进行反变换。如果一个特征在拟合时没有缺失值，那么该特征就没有二进制指标，变换时的赋值就不会被反向。简单说就是没有替换缺失值，就不存在还原。

X1 = np.array([[1, 2, np.nan],
               [4, np.nan, 6],
               [np.nan, 8, 9]])

imp = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='mean', add_indicator=True)
X1 = imp.fit_transform(X1)
print(X1)
print(imp.inverse_transform(X1))

# 运行结果
[[1.  2.  7.5 0.  0.  1. ]
 [4.  5.  6.  0.  1.  0. ]
 [2.5 8.  9.  1.  0.  0. ]]
[[ 1.  2. nan]
 [ 4. nan  6.]
 [nan  8.  9.]]

  

 

  
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自定义值填补

fill_value自定义。

X = np.array([[1, 2, 3],
             [4, 5, 6],
             [7, 8, 9]])

imp = SimpleImputer(missing_values=1, strategy='constant', fill_value=666)
print(imp.fit_transform(X))
# 运行结果
[[666 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]

  

 

  
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fill_value为默认值Zone。

X = np.array([[1, 2, 3],
             [4, 5, 6],
             [7, 8, 9]])

imp = SimpleImputer(missing_values=1, strategy='constant', fill_value=None)
print(imp.fit_transform(X))

# 运行结果
[[0 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]

  

 

  
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文章来源: blog.csdn.net，作者：Dream丶Killer，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：blog.csdn.net/qq_43965708/article/details/115625768