Python中的数据预处理答案

【问题标题】：Data preprocessing in PythonPython中的数据预处理
【发布时间】：2018-07-28 02:14:28
【问题描述】：

嘿，我是数据科学的新手，在这里我试图在其中一列中查找缺失的数据。但是，我遇到了一个错误，指出“X 未定义”。有人能帮我吗？

#missing data
from sklearn.preprocessing import Imputer
imputer = Imputer(missing_values='NaN', strategy ='mean', axis =0)
imputer = imputer.fit(X[:, 1:3])
X[:, 1:3] = imputer.transform(X[:, 1:3])

【问题讨论】：

你的 X 是什么？我认为您忘记在代码中定义 X。
您可以将 X 替换为您感兴趣的列。
X 只是我之前使用的一组数据。我看不出有任何理由在这里打印该代码。它在代码中定义。这只是代码 sn-p

标签： python scikit-learn

【解决方案1】：

“X”表示主 DataFrame 的 numpy.ndarray，减去目标变量。

X = df.iloc[:, :-1].values

试试这个。应该可以工作了。

【讨论】：

【解决方案2】：

要查找单个列的缺失数据，必须使用以下代码。

dataset_name['column_name'].isnull().sum()

注意：如果我们需要找到丢失的数据，那么不要担心 X 变量。当您尝试使用一些均值/中值/众数值填充缺失数据时，需要 X 和 y 变量。

【讨论】：