• 填补缺失值，前一列向后填充 def fillother(a): b = a.fillna(0) w = [] #防止列索引格式不一致 for m in b.columns: m = str(m) w.append(m) #b.columns = ['省', '市', 2010, 2011, 2012, 2013, ...


填补缺失值，前一列向后填充

def fillother(a):
b = a.fillna(0)
w = []
#防止列索引格式不一致
for m in b.columns:
m = str(m)
w.append(m)
#b.columns = ['省', '市', 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017]
list1 = list(b.columns[2:])
for i in range(len(list1)):
if i ==0:
continue
s = list1[i]
col = b[str(s)]
for index,j in enumerate(col):
if j ==0:
ss = list1[i-1]
v = b[str(ss)][index]
b[str(s)][index] = v
b.to_csv('./'+a+'.csv',index = False)

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• 1、给定一个数据集...利用“全局常量”、“均值或者中位数”来填充缺失值。noise-data-1.txt：5.1 3.5 1.4 0.24.9 3 1.4 0.24.7 3.2 1.3 0.24.6 3.1 1.5 0.25 3.6 1.4 0.25.4 3.9 1.7 0.44.6 3.4 1.4 0.35 3.4 1...
1、给定一个数据集noise-data-1.txt，该数据集中保护大量的缺失值(空格、不完整值等)。利用“全局常量”、“均值或者中位数”来填充缺失值。noise-data-1.txt：5.1 3.5 1.4 0.24.9 3 1.4 0.24.7 3.2 1.3 0.24.6 3.1 1.5 0.25 3.6 1.4 0.25.4 3.9 1.7 0.44.6 3.4 1.4 0.35 3.4 1.5 0.24.4 2.9 1.4 0.24.9 -3.1 1.5 0.15.4 3.7 1.5 0.24.8 3.4 1.6 0.24.8 3 -1.4 0.14.3 3 1.1 0.15.8 4 1.2 0.25.7 4.4 1.5 0.45.4 3.9 1.3 0.45.1 3.5 1.4 0.35.7 3.8 1.7 0.35.1 3.8 -1.5 0.35.4 3.4 1.7 0.25.1 3.7 1.5 0.44.6 3.6 1 0.25.1 3.3 1.7 0.54.8 3.4 1.9 0.2解题思路：首先读入数据，对数据进行处理，去掉空行，利用 “均值来填充缺失值，本题利用Python语言实现，代码如下：import numpy as npdata = []my_list = []con=0noise_data = open('noise-data-1.txt')clean_data = open("clean_data3.txt", 'w')for line in noise_data.readlines():if len(line) == 0:breakif line.count('\n') == len(line):continuedataline =line.strip().split('\t')my_list.append(dataline)con+=1for i in range(0,con):for j in range(0,len(my_list[i])):if my_list[i][j].count('.')==0:miss_row=[]for a in range(0,len(my_list[i])):if float(my_list[i][a])<0:miss_row.append(-float(my_list[i][a]))miss_row.append(float(my_list[i][a]))my_average=round(np.average(miss_row),1)my_list[i][j]=my_averageelse:if float(my_list[i][j])<0:my_list[i][j]=-float(my_list[i][j])my_list[i][j]=float(my_list[i][j])print my_listdef file_write(filename,data_list):file1=open(filename,'w')for i in data_list:for j in i:if type(j)!=str:j=str(j)file1.write(j)file1.write(' ')file1.write('\n')file1.close()return file1filename='clean_data.txt'file_write(filename,my_list)运行结果如下：以上这篇python实现数据预处理之填充缺失值的示例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。
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• 随机森林填充缺失值

千次阅读 2019-09-01 17:24:57
随机森林填充缺失值 前言： 任何回归都是从特征矩阵中学习，然后求解连续性标签y的值，之所以能实现这个过程，是因为回归算法认为，特征矩阵和标签之前存在着某种关系，实际上特征和标签是可以相互转化的，比如说用...
随机森林填充缺失值
前言：
任何回归都是从特征矩阵中学习，然后求解连续性标签y的值，之所以能实现这个过程，是因为回归算法认为，特征矩阵和标签之前存在着某种关系，实际上特征和标签是可以相互转化的，比如说用地区，环境，附近学校数量预测房价的问题，我们既可以用地区，环境，附近学校数量的数据来预测房价，也可以反过来，用环境，附近学校数量和房价来预测地区，而回归填补缺失值，正式利用了这种情况。
非常使用与一个特征大量数据缺失，其他特征却很完整的情况。
def fill_missing_rf(X,y,to_fill):

"""
使用随机森林填补一个特征的缺失值的函数

参数：
X：要填补的特征矩阵
y：完整的，没有缺失值的标签
to_fill：字符串，要填补的那一列的名称
"""

#构建我们的新特征矩阵和新标签
df = X.copy()
fill = df.loc[:,to_fill]
df = pd.concat([df.loc[:,df.columns != to_fill],pd.DataFrame(y)],axis=1)

# 找出我们的训练集和测试集
Ytrain = fill[fill.notnull()]#特征不缺失的值
Ytest = fill[fill.isnull()]#特征缺失的值
Xtrain = df.iloc[Ytrain.index,:]#特征不缺失的值对应其他n-1个特征+本来的标签
Xtest = df.iloc[Ytest.index,:]#特征缺失的值对应其他n-1个特征+本来的标签

#用随机森林回归来填补缺失值
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor as rfr
rfr = rfr(n_estimators=100)
rfr = rfr.fit(Xtrain, Ytrain)
Ypredict = rfr.predict(Xtest)

return Ypredict

X = data.iloc[:,1:]
y = data["SeriousDlqin2yrs"]#y = data.iloc[:,0]
X.shape#(149391, 10)

#=====[TIME WARNING:1 min]=====#
y_pred = fill_missing_rf(X,y,"MonthlyIncome")

#注意可以通过以下代码检验数据是否数量相同
# y_pred.shape ==  data.loc[data.loc[:,"MonthlyIncome"].isnull(),"MonthlyIncome"].shape

#确认我们的结果合理之后，我们就可以将数据覆盖了
data.loc[data.loc[:,"MonthlyIncome"].isnull(),"MonthlyIncome"] = y_pred

data.info()

问题：对于一个特征缺失，其他特征也有缺失值怎么办？
答案是遍历所有的特征，从缺失最少的特征开始填补（因为填补缺失值最少的特征所需要的准确信息最少）。填补一个特征时，先将其他特征的缺失值用0代题，没完成一次回归预测，就将预测值放到原本的特征矩阵中，再继续填补下一个特征，每一次填补完毕，有缺失值的特征会减少一个，所以每次循环后，需要用0填补的特征就越来越少，当进行到最后一个特征时（这个特征应该时所有特征缺失值最多的），已经没有其他特征需要用0来进行填补，遍历所有的特征后，数据就完整，不再有缺失值。


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• 下面小编就为大家分享一篇python实现数据预处理之填充缺失值的示例。具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
• 今天小编就为大家分享一篇pandas 使用均值填充缺失值列的小技巧分享，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
• 1、给定一个数据集...利用“全局常量”、“均值或者中位数”来填充缺失值。noise-data-1.txt：5.1 3.5 1.4 0.24.9 3 1.4 0.24.7 3.2 1.3 0.24.6 3.1 1.5 0.25 3.6 1.4 0.25.4 3.9 1.7 0.44.6 3.4 1.4 0.35 3.4 1...
1、给定一个数据集noise-data-1.txt，该数据集中保护大量的缺失值(空格、不完整值等)。利用“全局常量”、“均值或者中位数”来填充缺失值。noise-data-1.txt：5.1 3.5 1.4 0.24.9 3 1.4 0.24.7 3.2 1.3 0.24.6 3.1 1.5 0.25 3.6 1.4 0.25.4 3.9 1.7 0.44.6 3.4 1.4 0.35 3.4 1.5 0.24.4 2.9 1.4 0.24.9 -3.1 1.5 0.15.4 3.7 1.5 0.24.8 3.4 1.6 0.24.8 3 -1.4 0.14.3 3 1.1 0.15.8 4 1.2 0.25.7 4.4 1.5 0.45.4 3.9 1.3 0.45.1 3.5 1.4 0.35.7 3.8 1.7 0.35.1 3.8 -1.5 0.35.4 3.4 1.7 0.25.1 3.7 1.5 0.44.6 3.6 1 0.25.1 3.3 1.7 0.54.8 3.4 1.9 0.2解题思路：首先读入数据，对数据进行处理，去掉空行，利用 “均值来填充缺失值，本题利用Python语言实现，代码如下：import numpy as npdata = []my_list = []con=0noise_data = open('noise-data-1.txt')clean_data = open("clean_data3.txt", 'w')for line in noise_data.readlines():if len(line) == 0:breakif line.count('\n') == len(line):continuedataline =line.strip().split('\t')my_list.append(dataline)con+=1for i in range(0,con):for j in range(0,len(my_list[i])):if my_list[i][j].count('.')==0:miss_row=[]for a in range(0,len(my_list[i])):if float(my_list[i][a])<0:miss_row.append(-float(my_list[i][a]))miss_row.append(float(my_list[i][a]))my_average=round(np.average(miss_row),1)my_list[i][j]=my_averageelse:if float(my_list[i][j])<0:my_list[i][j]=-float(my_list[i][j])my_list[i][j]=float(my_list[i][j])print my_listdef file_write(filename,data_list):file1=open(filename,'w')for i in data_list:for j in i:if type(j)!=str:j=str(j)file1.write(j)file1.write(' ')file1.write('\n')file1.close()return file1filename='clean_data.txt'file_write(filename,my_list)运行结果如下：以上这篇python实现数据预处理之填充缺失值的示例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。本文标题: python实现数据预处理之填充缺失值的示例本文地址: http://www.cppcns.com/jiaoben/python/215490.html
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千次阅读 2019-12-18 16:25:16
python_通过KNN来填充缺失值 # 加载库 import numpy as np from fancyimpute import KNN from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.datasets import make_blobs # 创建模拟特征矩阵 features...
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• 1、给定一个数据集noise-data-1.txt，该数据集中保护大量的缺失值（空格、不完整值等）。利用“全局常量”、“均值或者中位数”来填充缺失值
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• pyhton_使用插值法填充缺失值

千次阅读 2019-12-30 22:12:33
pyhton_使用插值法填充缺失值 # 라이브러리를 임포트합니다. import pandas as pd import numpy as np ​ # 날짜를 만듭니다. time_index = pd.date_range("01/01/2010", periods=5, freq="M") ​ # 设置索引 ...
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