Pandas 使用Scikit-learn对分类变量进行填充

在数据分析中，处理数据缺失问题是常见的任务之一。在使用Scikit-learn对数据进行建模时，需要对缺失值进行处理。在本文中，我们将介绍如何使用Pandas和Scikit-learn对分类变量中的缺失值进行填充。

首先，我们需要了解什么是分类变量和缺失值。分类变量是指具有离散取值的变量，例如性别和教育水平等。缺失值是指数据集中某些观测值缺失的情况，原因可能是数据采集中的错误或其他因素造成的。在本文中，我们将考虑如何填充缺失值而不影响模型的准确性。

我们将使用一个虚构的数据集进行演示。假设有一个数据集包含以下列：性别、年龄和学历。其中，性别是一个分类变量，学历是一个有序分类变量。以下是此数据集的头部：

	Gender	Age	Education
0	Male	24	Master
1	Female	22	Bachelor
2	NaN	28	PhD
3	Male	26	Bachelor

我们可以看到，第三行的性别缺失了。为了填充此缺失值，我们可以选择以下几种方法。

阅读更多：Pandas 教程

1. 众数填充

众数填充是指将缺失的值替换为最常见的值。对于分类变量，我们可以使用Pandas中的mode()函数来找到众数。

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

# 使用众数进行填充
df['Gender'].fillna(df['Gender'].mode()[0], inplace=True)

# 打印结果
print(df)

使用众数进行填充后的结果如下：

	Gender	Age	Education
0	Male	24	Master
1	Female	22	Bachelor
2	Male	28	PhD
3	Male	26	Bachelor

我们可以看到，第三行的性别现在被填充为了“Male”。

2. 随机填充

随机填充是指将缺失的值替换为随机值。对于分类变量，我们可以将类别列表生成为一个NumPy数组，并使用random.choice()函数来选择随机类别。

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

# 获取性别类别列表
gender_categories = df['Gender'].dropna().unique()

# 使用随机类别进行填充
df['Gender'].fillna(np.random.choice(gender_categories), inplace=True)

# 打印结果
print(df)

使用随机填充后的结果如下：

	Gender	Age	Education
0	Male	24	Master
1	Female	22	Bachelor
2	Female	28	PhD
3	Male	26	Bachelor

我们可以看到，第三行的性别现在被填充为了“Female”。

3. 使用机器学习模型进行填充

使用机器学习模型进行填充是一种更高级的方法。我们可以使用Scikit-learn中的KNNImputer模型来预测缺失的值。

import pandas as pd
from sklearn.impute import KNNImputer

# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将分类变量转换为整数编码，以便使用KNNImputerfrom sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder

# 创建OrdinalEncoder对象
encoder = OrdinalEncoder()

# 确定需要进行整数编码的列
columns = ['Gender', 'Education']

# 使用OrdinalEncoder进行整数编码
df[columns] = encoder.fit_transform(df[columns])

# 创建KNNImputer对象
imputer = KNNImputer(n_neighbors=3)

# 使用KNNImputer进行填充
df_filled = imputer.fit_transform(df)

# 将数组转换为DataFrame
df_filled = pd.DataFrame(df_filled, columns=df.columns)

# 将编码转换回原始类别
df_filled[columns] = encoder.inverse_transform(df_filled[columns].astype(int))

# 打印结果
print(df_filled)

使用KNNImputer进行填充后的结果如下：