Python数据预处理技术之缺失数据处理：sklearn.preprocessing中的Imputer()方法详解

在数据分析和机器学习中，数据预处理是一个非常重要的步骤，而处理缺失数据是数据预处理的一个主要环节之一。在Python中，sklearn.preprocessing模块提供了Imputer()方法来处理缺失数据。

Imputer()方法用于填充缺失数据，它将缺失数据替换为给定策略下的特定值。常见的策略有均值、中位数和众数。Imputer()方法的语法如下：

class sklearn.preprocessing.Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0, verbose=0, copy=True)

其中，参数missing_values指定缺失值的表示方式，默认为'NaN'；参数strategy指定填充策略，默认为'mean'，可选的取值有'mean'、'median'和'most_frequent'；参数axis指定填充的轴，默认为0；参数verbose指定是否打印详细信息，默认为0；参数copy指定是否返回副本，默认为True。

下面我们通过一个具体的例子来演示如何使用Imputer()方法来处理缺失数据。

首先，我们需要导入相应的包：

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import Imputer

然后，我们需要创建一个包含缺失数据的二维数组：

data = [[1, 2, np.nan], [4, np.nan, 6], [7, 8, 9]]

接下来，我们可以创建一个Imputer对象，并使用fit_transform()方法将缺失数据填充为均值：

imputer = Imputer(strategy='mean')
new_data = imputer.fit_transform(data)

完成以上步骤后，new_data将会是一个没有缺失数据的二维数组：

[[1. 2. 7. ]
 [4. 5. 6. ]
 [7. 8. 9. ]]

除了均值之外，还可以使用中位数或众数来填充缺失数据。只需要在创建Imputer对象时将strategy参数设置为'median'或'most_frequent'即可。

Imputer()方法提供了一个简单而有效的处理缺失数据的方式，它可以根据给定的策略来填充缺失数据，使得数据集完整、准确。因此，在进行数据预处理时，可以优先考虑使用Imputer()方法来处理缺失数据。