下面小编就为大家分享一篇python实现数据预处理之填充缺失值的示例。具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
1、给定一个数据集noise-data-1.txt，该数据集中保护大量的缺失值（空格、不完整值等）。利用“全局常量”、“均值或者中位数”来填充缺失值。
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
解题思路：首先读入数据，对数据进行处理，去掉空行，利用 “均值来填充缺失值，本题利用Python语言实现，代码如下：
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: print my_list def file_write(filename,data_list): file1 for i in data_list: j i: type(j)!=str: file1.write(j)来源gao@daima#com搞(%代@#码@网 file1.write(' ') file1.write('\n') file1.close() return filename='clean_data.txt' file_write(filename,my_list)
运行结果如下：
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