Questions tagged «imputation»

我有一个数据框，有些列有NA值。 如何将这些NA值替换为零？

727 r  dataframe  na  missing-data  imputation 

这应该很简单，但是我发现的最接近的内容是这篇文章： pandas：填充组中的缺失值，但我仍然无法解决我的问题...。 假设我有以下数据框 df = pd.DataFrame({'value': [1, np.nan, np.nan, 2, 3, 1, 3, np.nan, 3], 'name': ['A','A', 'B','B','B','B', 'C','C','C']}) name value 0 A 1 1 A NaN 2 B NaN 3 B 2 4 B 3 5 B 1 6 C 3 7 C NaN 8 C 3 我想在每个“名称”组中用平均值填写“ NaN”，即 …

83 python  pandas  pandas-groupby  imputation  fillna 

我有一些文本类型的列的熊猫数据。这些文本列中包含一些NaN值。我想做的是通过sklearn.preprocessing.Imputer（用最常用的值替换NaN ）来估算这些NaN 。问题在于实施。假设有一个具有30列的Pandas数据框df，其中10列属于分类性质。一旦我运行： from sklearn.preprocessing import Imputer imp = Imputer(missing_values='NaN', strategy='most_frequent', axis=0) imp.fit(df) Python会生成一个error: 'could not convert string to float: 'run1''，其中'run1'是带有分类数据的第一列中的普通（不丢失）值。 任何帮助将非常欢迎

70 python  pandas  scikit-learn  imputation