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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:
   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)

运行结果如下:

python实现数据预处理之填充缺失值的示例

以上这篇python实现数据预处理之填充缺失值的示例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

标签:
python,数据预处理,填充缺失值

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P70系列延期,华为新旗舰将在下月发布

3月20日消息,近期博主@数码闲聊站 透露,原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布,预计4月份上市。

而博主@定焦数码 爆料,华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60,成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢?

根据目前爆料的消息来看,华为P70系列将推出三个版本,其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计,而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智,但辨识度绝对拉满。