sklearn老版本的Imputer和新版本SimpleImputer处理缺失值差异
- 0 测试数据
- 1 老版本
- 2 新版本
- 3 问题总结
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以简单的demo数据为例，如下
1 老版本
sklearn的版本在0.20以下，安装的方式就为pip install scikit-learn==0.20.0，安装如下
在老版本中使用缺失值处理的方式为Imputer，导入对应的函数和使用带的模块代码如下
import sklearn
sklearn.__version__
from sklearn.impute import SimpleImputer
import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.read_excel(r'C:\Users\86177\Desktop\demo.xlsx')
输出结果如下（前两行就是用来核实当前使用的sklearn的版本，数据中李四的成绩缺失）
替换的操作就是先指定替换的格式，这里是按照列以中位数的方式进行替换缺失值。axis=1，表示按照列，strategy表示填充的方式，missing_values表示缺失的数据
from sklearn.preprocessing import Imputer
Imp=Imputer(missing_values='NaN',strategy='median',axis=1)
new=Imp.fit_transform(data['成绩'].values.reshape(1,-1))
new
data['成绩'] = new.T
data
输出结果如下（输出提示Imputer在0.20版本后进行移除了，这里进行了一个输出提示，但是不影响当前版本的运算）
2 新版本
安装指定版本1.x，比如这里安装1.0.2版本的scikit-learn，代码执行如下
由于0.22版本后就移除了Imputer方法，这里使用的就是SimpleImputer，代码如下
imp_median = SimpleImputer(missing_values=np.nan,strategy="median")
new = imp_median.fit_transform(data['成绩'].values.reshape(-1,1))
new
data['成绩'] =
输出结果如下（需要注意，更改后SimpleImputer里面是有没有axis参数，所以这里进行替换的时候，数据的形状和原来不一样了，注意reshape括号中的内容）
3 问题总结
老版本中可以通过axis参数指定是按照行还是按照列进行填充，但是新版本中删除了这个参数，默认的就是按照行进行列字段的缺失值填充，所以再使用新版本进行填充时需要把数据转化为多行数据（也就是这里的一个元素在一个中括号中），进一步可以通过reshape后的输出进行理解
new = data['成绩'].values.reshape(-1,1)
new
old = data['成绩'].values.reshape(1,-1)
输出结果如下
核心： 两者的区别也就是传入到两个版本的数据的差别，一个以按照行进行列填充（所以就是多行一列），一个是可以自由指定，这里为了方便记忆，可以指定为按照列进行行填充（也就是一行多列）。
