缺失值處理

在日常的處理資料的時候，會遇到資料中某些地方沒有值，也就是缺失了。

對於這種情況，一半有兩種情況：刪除和插補。

一般步建議刪除。

引數介紹:missing_value 表示缺失值是什麼；strategy 表示填補的策略，是用均值還是中值等；axis表示按照行還是列填補。

注意：資料中的人缺失值必須為np.nan，不能為？或nan等。

可以用replace函式將缺失值轉換為np.nan

上**：

1

from sklearn.preprocessing import
standardscaler,imputer
2import
numpy as np
3def
im():
4'''
5缺失值處理
6:return:
7'''
8 im=imputer(missing_values='
nan', strategy='
mean
', axis=0)
9 data = im.fit_transform([[90,2,10,40],[np.nan,4,15,45],[75,3,13,46]])
10print
(data)
11if
__name__ == '
__main__':
12 im()

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