数据清洗与填充：sklearn.preprocessing中的Imputer()方法应用详解（含Python代码）

数据清洗是数据预处理的重要步骤之一，它的主要目的是处理数据中缺失的值。在sklearn.preprocessing中，有一个非常方便的方法Imputer()可以用来处理缺失数据。

Imputer()方法可以对缺失的数据进行填充，填充的方法有三种：用平均值、中位数或者众数进行填充。下面是Imputer()方法的参数解释：

- missing_values：指定缺失数据的特定形式，默认为NaN。

- strategy：指定填充的方法，包括mean（平均值）、median（中位数）和most_frequent（众数）。

- axis：指定填充的轴，默认为0，表示按列进行填充。

- verbose：指定信息打印的模式，默认为0，表示不打印任何信息。

下面以一个具体的实例来说明Imputer()方法的使用。

首先，我们需要导入相关的库：

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import Imputer

然后，创建一个包含缺失值的数据集：

data = np.array([[1, 2, np.nan],
                 [3, np.nan, 4],
                 [np.nan, 5, 6],
                 [7, 8, 9]])

print("原始数据集：")
print(data)

接下来，我们使用Imputer()方法进行数据清洗和填充：

imputer = Imputer(missing_values = 'NaN', strategy = 'mean', axis = 0)

imputer.fit(data)

new_data = imputer.transform(data)

print("清洗后的数据集：")
print(new_data)

最后，我们可以看到清洗后的数据集已经填充了缺失的数据：

原始数据集：
[[ 1.  2. nan]
 [ 3. nan  4.]
 [nan  5.  6.]
 [ 7.  8.  9.]]
清洗后的数据集：
[[1.  2.  6.3]
 [3.  5.  4. ]
 [3.6 5.  6. ]
 [7.  8.  9. ]]

从上面的例子可以看出，Imputer()方法可以非常方便地对缺失的数据进行填充，提高数据的质量和准确性。