Python - SkLearn Imputer 用法

Question

我有以下问题：我有一个 pandas 数据框，其中缺失值由字符串 na 标记。我想在其上运行 Imputer 以用列中的平均值替换缺失值。根据 sklearn 文档，参数 missing_values 应该可以帮助我解决这个问题：

missing_values：整数或“NaN”，可选（默认=“NaN”） 缺失值的占位符。所有出现的缺失值 将被估算。对于编码为 np.nan 的缺失值，请使用字符串 值“NaN”。

在我的理解中，这意味着，如果我写了

df = pd.read_csv(filename)
imp = Imputer(missing_values='na')
imp.fit_transform(df)

这意味着 imputer 将数据框中的任何内容替换为 na 值和列的平均值。然而，相反，我得到一个错误：

ValueError: could not convert string to float: na

我误解了什么？这不是 imputer 应该如何工作的吗？那么如何用平均值替换na 字符串呢？我应该只使用 lambda 吗？

谢谢！

Answer 1

既然你说你想用列的平均值替换这些'na'，我猜非缺失值确实是浮点数。问题是 pandas 不会将字符串 'na' 识别为缺失值，因此读取 dtype 为 object 的列而不是 float 的某种风格。

例如，考虑以下.csv 文件：

 test.csv

 col1,col2
 1.0,1.0
 2.0,2.0
 3.0,3.0
 na,4.0
 5.0,5.0

通过简单的导入df = pd.read_csv('test.csv')，df.dtypes 告诉我们col1 的dtype 为object，而col2 的dtype 为float64。但是如何取一堆对象的平均值呢？

解决方案是告诉pd.read_csv() 将字符串'na' 解释为缺失值：

df = pd.read_csv('test.csv', na_values='na')

生成的数据框有两列 dtype float64，您现在可以使用您的 imputer。

Answer 2

这是我收到的错误

IndexError：将来，0-d 布尔数组将被解释为有效的布尔索引

就我而言，我遇到了“中值”策略的问题，将其更改为 mean 或 most_frequent 有效。

Answer 3

首先导入 pandas ，然后读取your_file_name.csv 。并且 iloc 被定义为 pandas.DataFrame.iloc 并且是基于 purley 整数的索引，用于按位置进行定位。这里的格式是iloc[for row index , for column index] 其中a,b,c,d是整数ab,c,d也可以为空

import pandas as pd
dataSet = pd.read_csv('your_file_name.csv')
X = dataSet.iloc[ a:b , c:d].values

如果你在没有 .values 的情况下使用，那么你将无法将其用于 imputer 进行转换
在这里导入 Imputer 后定义你的Imputer 参数missing_values =
“要替换的数据中的缺失值”,strategy ="mean" (还有两个 它遵循的策略是中位数，最常发生在 您的 dataSet 但默认值是 mean 。然后设置axis =（0代表列，1代表行），其他是复制和详细）你可以阅读更多关于它的内容

from sklearn.preprocessing import Imputer
i = Imputer(missing_values="NaN", strategy="mean", axis=0) 

将数据拟合到您定义的 Imputer 方式中，然后使用 transform 方法对其进行转换。这将返回 datatype = object 的数组

i  = i.fit(X[a:b, c:d])
X[a:b, c:d ] = i.transform(X[a:b,c:d])

请记住，您选择的列显示仅包含浮点或整数类型值，否则可能会显示错误无法将字符串转换为浮点数

Answer 4

这里有几点需要注意。

确保您没有在类型“对象”或分类变量上进行估算，您可以像这样查看您的数据：

df = pd.read_csv(filename)

print(df.info(null_counts=True))

最后一列应该是类型

我们来看一个例子：

df = pd.DataFrame({'A' : [1, 2, 2, 2, 'NaN', 3, 4, 5, 6], 'B' : [3, 3, 'NaN', 3, 3, 4, 3, 3, 3]})

输出：

df.head()


    A   B
---------
0   1   3
1   2   3
2   2   NaN
3   2   3
4   NaN 3

现在让我们看看类型

df.info(null_counts=True)

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 9 entries, 0 to 8
Data columns (total 2 columns):
0    9 non-null float64
1    9 non-null float64
dtypes: float64(2)
memory usage: 224.0 bytes

现在估算：

from sklearn.preprocessing import Imputer
imputer = Imputer(missing_values='NaN', strategy='most_frequent', axis=0)
df_imputed = pd.DataFrame(imputer.fit_transform(df))
df_imputed.head()


    0   1
-----------
0   1.0 3.0
1   2.0 3.0
2   2.0 3.0
3   2.0 3.0
4   2.0 3.0

现在这一切都很好，但不能在分类（类型对象/字符串）上完成

处理它的一种方法是将分类特征更改为数字，如下所示：

df_with_cat = pd.DataFrame({'A': ['ios', 'android', 'web', 'NaN'], 'B' : [4, 4, 'NaN', 2]})
df_with_cat.head()


      A     B
-------------
0   ios     4
1   android 4
2   web     NaN
3   NaN     2

还有信息

df_with_cat.info(null_counts=True)

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 4 entries, 0 to 3
Data columns (total 2 columns):
A    4 non-null object
B    4 non-null object
dtypes: object(2)
memory usage: 144.0+ bytes

我们确定 B 是数字所以，让我们这样做：

df_with_cat['B'] = df_with_cat['B'].astype(np.float)
df_with_cat.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 4 entries, 0 to 3
Data columns (total 2 columns):
A    4 non-null object
B    3 non-null float64
dtypes: float64(1), object(1)
memory usage: 144.0+ bytes

如果我们使用上面相同的 imputer，我们会得到一个错误（你可以试试）

现在让我们将“A”类别转换为数字：

CATEGORICAL_FEATURES = [
    'A', 
]
data_dum = pd.get_dummies(df_with_cat, columns=['A'], drop_first=True)
data_dum.head()

    B   A_android   A_ios   A_web
---------------------------------
0   4       0         1       0
1   4       1         0       0
2   NaN     0         0       1
3   2       0         0       0

现在我们可以在我们的数据框上从上面运行相同的 Imputer