（14）Python_SimpleImputer缺失值处理

前言
目前常用的SimpleImputer补全缺失值的策略有平均值，最大值，中值等，采用的方式transform, fit_transform,fill_value

导入包

from sklearn.impute import SimpleImputer
import numpy as np

transform(X)

#使用数据训练imp模型，按照原数据的内容对新数据的确实值进行补充
X = np.array([[1, 2, 3],[4, 5, 6],[7, 8, 9]])
X1 = np.array([[1, 2, np.nan],[4, np.nan, 6],[np.nan, 8, 9]])
imp = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='mean')
imp.fit(X)
print(imp.transform(X1))

fit_transform(X)

#根据缺失值的列剩余值的特点对缺失值进行补充，这里采用的是平均值
X1 = np.array([[1, 2, np.nan],[4, np.nan, 6],[np.nan, 8, 9]])
imp = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='mean')
print(imp.fit_transform(X1))

fill_value(x)

#将数据中某个值修改为指定值
X = np.array([[1, 2, 3],[4, 5, 6],[7, 8, 9]])imp = SimpleImputer(missing_values=1, strategy='constant', fill_value=199)
print(imp.fit_transform(X))

get_params()

专门用来查看SimpleImputer里面的参数情况

参考文献
https://blog.csdn.net/qq_43965708/article/details/115625768

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