python實現數據預處理之填充缺失值的示例

下面小編就為大家分享一篇python實現數據預處理之填充缺失值的示例。具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

1、給定一個數據集noise-data-1.txt，該數據集中保護大量的缺失值（空格、不完整值等）。利用“全局常量”、“均值或者中位數”來填充缺失值。
noise-data-1.txt：    
5.1 3.5 1.4 0.2
4.9 3 1.4 0.2
4.7 3.2 1.3 0.2
4.6 3.1 1.5 0.2
5 3.6 1.4 0.2
5.4 3.9 1.7 0.4
4.6 3.4 1.4 0.3
5 3.4 1.5 0.2
4.4 2.9 1.4 0.2
4.9 -3.1 1.5 0.1
5.4 3.7 1.5 0.2
4.8 3.4 1.6 0.2
4.8 3 -1.4 0.1
4.3 3 1.1 0.1
5.8 4 1.2 0.2
5.7 4.4 1.5 0.4
5.4 3.9 1.3 0.4
5.1 3.5 1.4 0.3
5.7 3.8 1.7 0.3
5.1 3.8 -1.5 0.3
5.4 3.4 1.7 0.2
5.1 3.7 1.5 0.4
4.6 3.6 1 0.2
5.1 3.3 1.7 0.5
4.8 3.4 1.9 0.2

解題思路：首先讀入數據，對數據進行處理，去掉空行，利用 “均值來填充缺失值，本題利用Python語言實現，代碼如下：    
import numpy as np
data = []
my_list = []
con=0
noise_data = open('noise-data-1.txt')
clean_data = open("clean_data3.txt", 'w')
for line in noise_data.readlines():
 if len(line) == 0:
 break
 if line.count('\n') == len(line):
 continue
 dataline =line.strip().split('\t')
 my_list.append(dataline)
 con+=1
for i in range(0,con):
 for j in range(0,len(my_list[i])):
 if my_list[i][j].count('.')==0:
  miss_row=[]
  for a in range(0,len(my_list[i])):
  if float(my_list[i][a])<0:
   miss_row.append(-float(my_list[i][a]))
  miss_row.append(float(my_list[i][a]))
  my_average=round(np.average(miss_row),1)
  my_list[i][j]=my_average
 else:
  if float(my_list[i][j])<0:
   my_list[i][j]=-float(my_list[i][j])
  my_list[i][j]=float(my_list[i][j])
print my_list
def file_write(filename,data_list):
 file1=open(filename,'w')
 for i in data_list:
 for j in i:
  if type(j)!=str:
  j=str(j)
  file1.write(j)
  file1.write(' ')
 file1.write('\n')
 file1.close()
 return file1
filename='clean_data.txt'
file_write(filename,my_list)

運行結果如下：

以上這篇python實現數據預處理之填充缺失值的示例就是小編分享給大家的全部內容了