Python-Beispiel zur Implementierung der Füllung fehlender Werte in der Datenvorverarbeitung

1、eine Datenmenge noise-data-1.txt enthält viele fehlende Werte (Leerzeichen, unvollständige Werte usw.). Fehlende Werte werden mit "globalen Konstanten", "Durchschnittswerten" oder "Medianwerten" gefüllt.

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

Lösungsansatz:Zunächst werden die Daten gelesen und verarbeitet, leere Zeilen werden entfernt und fehlende Werte werden mit dem "Durchschnittswert" gefüllt. In diesem Beispiel wird Python verwendet, um dies zu implementieren. Der Code lautet wie folgt:

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)

Das Ausgaberesultat lautet wie folgt:

Dieses Beispiel zur Datenvorverarbeitung mit Python zur Füllung fehlender Werte, das ich Ihnen gezeigt habe, ist das Ende meiner Präsentation. Ich hoffe, es kann Ihnen als Referenz dienen und ich hoffe, dass Sie die Anleitung von Ruhar-Lehrbuch mehr unterstützen.

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