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如何使用Python 對缺失值進(jìn)行處理

瀏覽:184日期:2022-06-28 11:10:32

問題描述

最近項(xiàng)目一直在研究如何處理缺失值,因?yàn)槟脕矸治龅臄?shù)據(jù)多種多樣,缺失值也占了一小部分,讓人頭痛的有兩個問題:1.R語言里有一個專門處理缺失值的mice包,那么萬能的Python里有沒有相似的呢?2.如何對含有字符串類型的缺失值進(jìn)行填充呢?聚類啊回歸都是相對于數(shù)值型來說的,那么對于字符型有什么好的算法或者有什么好的封裝的包來處理呢?求大神解答。PS:額,樣例的話,比較不好描述,就如下:name,password,age,address張三,123456,15.3,sichuang李四,12,12.2,wuhan王五,232,12,錢六,,23,nanchang哈哈,123456,,lal啦啦,123123,,mmm

我們希望如R語言中的mice包一樣,能使用Python很快的填充里面的缺失值(當(dāng)然這個例子里面的信息關(guān)聯(lián)性不大,但是要處理的數(shù)據(jù)里關(guān)聯(lián)性比較多),再也如例子中,通過其他的屬性,將屬于字符串類型的address填充完整,就是第二個問題。

問題解答

回答1:

#文本保存到1.txt,刪除最后一行的address值name,password,age,address張三,123456,15.3,sichuang李四,12,12.2,wuhan王五,232,12,錢六,,23,nanchang哈哈,123456,,lal啦啦,123123,,

import pandas as pddf = pd.read_table(’1.txt’, header=0, sep=’,’)#添加一列df[’new’] = ’新值’#按當(dāng)前行的其他列,填充address值df[’address’] = df.apply(lambda x: x[’new’] if pd.isnull(x[’address’]) else x[’address’], axis=1)print df回答2:

PyMICE is a Python? library for mice behavioural data analysis.你可以看看是不是你要的?https://neuroinflab.wordpress...http://neuroinflab.github.io/...

標(biāo)簽: Python 編程
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