educoder机器学习基本模型与算法在线实验闯关

任务描述

本关任务：读取“银行贷款审批数据.xlsx”表，自变量为x1-x15，决策变量为y（1-同意贷款，0-不同意贷款），其中x1-x6为数值变量，x7-x15为名义变量，请对x1-x6中存在的缺失值用均值策略填充，x7-x15用最频繁值策略填充。

相关知识

为了完成本关任务，你需要掌握三种缺失值处理办法：1.均值策略填充；2.中位数填充；3.最频繁值策略填充。

方法步骤

填充的数据结构要求为数组或数据框，类型为数值类型。使用Scikit-learn中的数据预处理模块进行缺失值填充的基本步骤如下：

1. #1.导入数据预处理中的填充模块Imputer
2. from sklearn.preprocessing import Imputer
4. #2.利用Imputer创建填充对象imp
5. imp = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0) #创建按列均值填充策略对象
6. '''其对象参数说明：
7. strategy：均值（mean）、中位数（median）、最频繁值（most_frequent）三种填充方法
8. axis=0：按列填充方式
9. axis=1：按行填充方式'''
11. #3.调用填充对象imp中的fit()拟合方法，对待填充数据进行拟合训练
12. imp.fit(Data) #Data为待填充数据集变量
14. #4.调用填充对象imp中的transform()方法，返回填充后的数据集
15. FData=imp.transform(Data) #返回填充后的数据集FData

均值策略填充

定义待填充的数据变量data、c、C：

对C数据框中的数据采用按列均值填充，代码如下：

1. from sklearn.preprocessing import Imputer
2. fC=C
3. imp = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0)
4. imp.fit(fC)
5. fC=imp.transform(fC)

输出：

中位数填充

对c数组中的数据采用按行中位数填充，代码如下：

1. imp = Imputer(missing_values='NaN', strategy='median', axis=1)
2. fc=c
3. imp.fit(fc)
4. fc=imp.transform(fc)

输出：

最频繁值策略填充

对data数据中的a、c列采用按列最频繁值填充进行填充，代码如下：

1. fD=data[['a','c']]
2. imp = Imputer(missing_values='NaN', strategy='most_frequent', axis=0)
3. imp.fit(fD)
4. fD=imp.transform(fD)

输出：

编程要求

根据提示，在右侧编辑器补充代码，实现缺失值填充。

测试说明

平台会对你编写的代码进行测试。

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开始你的任务吧，祝你成功！

# ** ** ** ** ** Begin ** ** ** ** ** #
# 读取“ 银行贷款审批数据.xlsx” 表， 自变量为x1~x15， 决策变量为y（ 1 - 同意贷款， 0 - 不同意贷款）
# 其中x1~x6为数值变量， x7~x15为名义变量
# 请对x1~x6中存在的缺失值用均值策略填充， x7~x15用最频繁值策略填充
# 最后返回填充处理后的X（ 即x1~x15）， 以及决策变量Y(即y)
def return_values():
  import pandas as pd
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('银行贷款审批数据.xlsx')
# 填充缺失值
df.fillna(df.mean(), inplace = True)
# 使用最频繁值填充名义变量
for col in df.columns[6: ]:
  df[col].fillna(df[col].mode()[0], inplace = True)
# 分离自变量和因变量
X = df.iloc[: ,: -1]
Y = df.iloc[: , -1]
# 返回结果
return (X, Y)

# ** ** ** ** ** End ** ** ** ** ** #