中对缺失数据的预处理_数据预处理：缺失值的处理

       机器学习和数据挖掘中所使用的数据，永远不可能是完美的。很多特征，对于分析和建模来说意义非凡，但对于实际收集数据的人却不是如此，因此数据挖掘之中，常常会有重要的字段缺失值很多，但又不能舍弃字段的情况。因此，数据预处理中非常重要的一项就是处理缺失值。

impute.SimpleImputer

sklearn.impute.SimpleImputer (

                                 missing_values=nan, 

                                 strategy=’mean’,

                                 fill_value=None, 

                                 verbose=0,

                                 copy=True)

data.info()
#填补年龄

Age = data.loc[:,"Age"].values.reshape(-1,1)            #sklearn当中特征矩阵必须是二维
Age[:20]

from sklearn.impute import SimpleImputer
imp_mean = SimpleImputer()                              #实例化，默认均值填补
imp_median = SimpleImputer(strategy="median")           #用中位数填补
imp_0 = SimpleImputer(strategy="constant",fill_value=0) #用0填补

imp_mean = imp_mean.fit_transform(Age)                  #fit_transform一步完成调取结果
imp_median = imp_median.fit_transform(Age)
imp_0 = imp_0.fit_transform(Age)

imp_mean[:20]
imp_median[:20]
imp_0[:20]

#在这里我们使用中位数填补Age
data.loc[:,"Age"] = imp_median

data.info()

#使用众数填补Embarked
Embarked = data.loc[:,"Embarked"].values.reshape(-1,1)
imp_mode = SimpleImputer(strategy = "most_frequent")
data.loc[:,"Embarked"] = imp_mode.fit_transform(Embarked)

data.info()

输出：

用Pandas和Numpy进行填补其实更加简单:

import pandas as pd
data = pd.read_csv(r"C:\
Preprocessing\Narrativedata.csv",index_col=0)
data.head()
data.loc[:,"Age"] = data.loc[:,"Age"].fillna(data.loc[:,"Age"].median())
#.fillna 在DataFrame里面直接进行填补
data.dropna(axis=0,inplace=True)
#.dropna(axis=0)删除所有有缺失值的行，.dropna(axis=1)删除所有有缺失值的列
#参数inplace，为True表示在原数据集上进行修改，为False表示生成一个复制对象，不修改原数据，默认False

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