sklearn.impute.SimpleImputer

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class sklearn.impute.SimpleImputer(*, missing_values=nan, strategy='mean', fill_value=None, verbose=0, copy=True, add_indicator=False)

用于缺失值插补的转换器。

参数：
missing_values：number, string, np.nan (default) or None缺失值的占位符。所有出现missing_values的情况都将被估算。对于具有缺失值的可空整数类型的pandas数据框，missing_values 应将其设置为np.nan，因为pd.NA将转换为np.nan。

strategy： string, default=’mean’
插补策略

如果是“mean”，则使用每列中的平均值替换缺失值。只能与数字数据一起使用。
如果为“median”，则使用每列中的中位数替换缺失值。只能与数字数据一起使用。
如果为“ most_frequent”，则使用每一列中的众数替换缺失值。可以与字符串或数字数据一起使用。
如果为“constant”，则将缺失的值替换为fill_value。可以与字符串或数字数据一起使用。

0.20版中的新功能：对于固定值插补，strategy =“ constant”。

fill_value： string or numerical value, default=None
当strategy ==“ constant”时，fill_value用于替换所有missing_values出现的情况。如果保留默认值，则在填充数字数据时fill_value将为0，而对于字符串或对象数据类型则为“ missing_value”。

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