python实现数据预处理之填充缺失值的示例

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：

来源：http://blog.csdn.net/ruoshuiss/article/details/78755129