sklearn 数据缺失值处理

关于缺失值（missing value）的处理

在sklearn的preprocessing包中包含了对数据集中缺失值的处理，主要是应用Imputer类进行处理。

首先需要说明的是，numpy的数组中可以使用np.nan/np.NaN（Not A Number）来代替缺失值，对于数组中是否存在nan可以使用np.isnan()来判定。

使用type(np.nan)或者type(np.NaN)可以发现改值其实属于float类型，代码如下：

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>>> type (np.NaN) < type  'float' > >>> type (np.nan) < type  'float' > >>> np.NaN nan >>> np.nan nan

因此，如果要进行处理的数据集中包含缺失值一般步骤如下：

1、使用字符串'nan'来代替数据集中的缺失值；

2、将该数据集转换为浮点型便可以得到包含np.nan的数据集；

3、使用sklearn.preprocessing.Imputer类来处理使用np.nan对缺失值进行编码过的数据集。

代码如下：

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>>> from  sklearn.preprocessing import  Imputer >>> imp =  Imputer(missing_values = 'NaN' , strategy = 'mean' , axis = 0 ) >>> X = np.array([[ 1 , 2 ], [np.nan, 3 ], [ 7 , 6 ]]) >>> Y = [[np.nan, 2 ], [ 6 , np.nan], [ 7 , 6 ]] >>> imp.fit(X) Imputer(axis = 0 , copy = True , missing_values = 'NaN' , strategy = 'mean' , verbose = 0 ) >>> imp.transform(Y) array([[ 4.         ,  2.         ],         [ 6.         ,  3.66666667 ],         [ 7.         ,  6.         ]])

上述代码使用数组X去“训练”一个Imputer类，然后用该类的对象去处理数组Y中的缺失值，缺失值的处理方式是使用X中的均值（axis=0表示按列进行）代替Y中的缺失值。

当然也可以使用imp对象来对X数组本身进行处理。

通常，我们的数据都保存在文件中，也不一定都是Numpy数组生成的，因此缺失值可能不一定是使用nan来编码的，对于这种情况可以参考以下代码：

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>>> line = '1,?' >>> line = line.replace( ',?' , ',nan' ) >>> line '1,nan' >>> Z = line.split( ',' ) >>> Z [ '1' , 'nan' ] >>> Z = np.array(Z,dtype = float ) >>> Z array([  1. ,  nan]) >>> imp.transform(Z) array([[ 1.         ,  3.66666667 ]]) 原文地址：http://www.cnblogs.com/chaosimple/p/4153158.html

上述代码line模拟从文件中读取出来的一行数据，使用nan来代替原始数据中的缺失值编码，将其转换为浮点型，然后使用X中的均值填补Z中的缺失值。