問題描述

最近項(xiàng)目一直在研究如何處理缺失值，因?yàn)槟脕?lái)分析的數(shù)據(jù)多種多樣，缺失值也占了一小部分，讓人頭痛的有兩個(gè)問題：1.R語(yǔ)言里有一個(gè)專門處理缺失值的mice包，那么萬(wàn)能的Python里有沒有相似的呢？2.如何對(duì)含有字符串類型的缺失值進(jìn)行填充呢？聚類啊回歸都是相對(duì)于數(shù)值型來(lái)說(shuō)的，那么對(duì)于字符型有什么好的算法或者有什么好的封裝的包來(lái)處理呢？求大神解答。PS：額，樣例的話，比較不好描述，就如下：name,password,age,address張三,123456,15.3,sichuang李四,12,12.2,wuhan王五,232,12,錢六,,23,nanchang哈哈,123456,,lal啦啦,123123,,mmm

我們希望如R語(yǔ)言中的mice包一樣，能使用Python很快的填充里面的缺失值（當(dāng)然這個(gè)例子里面的信息關(guān)聯(lián)性不大，但是要處理的數(shù)據(jù)里關(guān)聯(lián)性比較多），再也如例子中，通過(guò)其他的屬性，將屬于字符串類型的address填充完整，就是第二個(gè)問題。

問題解答

#文本保存到1.txt，刪除最后一行的address值name,password,age,address張三,123456,15.3,sichuang李四,12,12.2,wuhan王五,232,12,錢六,,23,nanchang哈哈,123456,,lal啦啦,123123,,

import pandas as pddf = pd.read_table(’1.txt’, header=0, sep=’,’)#添加一列df[’new’] = ’新值’#按當(dāng)前行的其他列，填充address值df[’address’] = df.apply(lambda x: x[’new’] if pd.isnull(x[’address’]) else x[’address’], axis=1)print df回答2：

PyMICE is a Python? library for mice behavioural data analysis.你可以看看是不是你要的？https://neuroinflab.wordpress...http://neuroinflab.github.io/...