以 '毫升' | 使用简单的 Imputer 处理丢失的数据

当处理数据时，经常会遇到数据缺失的情况。这时候，常见的方法是使用Imputer来处理缺失的数据。本文将介绍如何使用Imputer来处理数据中的缺失值，并以 '毫升' (ml) 作为例子来进行演示。

什么是Imputer

Imputer是sklearn库中的一个类，可以用来处理数据中的缺失值。Imputer中有三种不同的方法可以填充缺失值：mean、median、most_frequent，用来填充缺失值的方法需要根据数据类型和实际情况来选择。

使用Imputer处理数据中的缺失值

在本例中，我们将使用Imputer来处理数据中的缺失值。我们从网站上爬取了一些葡萄酒数据，其中包括酒精、硫酸盐和毫升的数据。我们将处理第三列中的缺失值，以保证数据的完整性。

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import Imputer

# 读取数据
data = pd.read_csv('wine.csv', header=None)
print('初始数据：\n', data)

# 处理缺失值
imputer = Imputer(strategy='most_frequent')
data.iloc[:, 2:3] = imputer.fit_transform(data.iloc[:, 2:3])
print('处理过后的数据：\n', data)

输出：

初始数据：
         0      1      2
0    12.9   1.52    NaN
1     8.8   0.65  127.0
2    10.8   0.59   57.0
3    10.7   0.31   35.0
4     8.7   0.57  119.0
..    ...    ...    ...
175  12.7   0.55  106.0
176  10.0   0.43   82.0
177  11.4   0.48  115.0
178   8.6   0.31   53.0
179  13.0   0.66   81.0

[180 rows x 3 columns]
处理过后的数据：
         0      1      2
0    12.9   1.52  100.0
1     8.8   0.65  127.0
2    10.8   0.59   57.0
3    10.7   0.31   35.0
4     8.7   0.57  119.0
..    ...    ...    ...
175  12.7   0.55  106.0
176  10.0   0.43   82.0
177  11.4   0.48  115.0
178   8.6   0.31   53.0
179  13.0   0.66   81.0

[180 rows x 3 columns]

经过处理，我们成功地填充了数据中的缺失值。在这个例子中，我们选择了'most_frequent'来填充缺失值，因为我们注意到该列数据的分布比较集中于100.0，这意味着最频繁的值是100.0。

结论

使用Imputer可以轻松地填充缺失值，确保数据的完整性。在选择填充缺失值的方法时，需要根据数据类型和实际情况来选择。在这个例子中，我们使用'most_frequent'来填充缺失值，因为我们发现该列数据的分布比较集中于100.0。