怎么在python中通过KNN来填充缺失值

怎么在python中通过KNN来填充缺失值？相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。

# 加载库
import numpy as np
from fancyimpute import KNN
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.datasets import make_blobs
# 创建模拟特征矩阵
features, _ = make_blobs(n_samples = 1000,
                         n_features = 2,
                         random_state = 1)
# 标准化特征
scaler = StandardScaler()
standardized_features = scaler.fit_transform(features)
standardized_features
# 制造缺失值
true_value = standardized_features[0,0]
standardized_features[0,0] = np.nan
standardized_features
# 预测
features_knn_imputed = KNN(k=5, verbose=0).fit_transform(standardized_features)
# features_knn_imputed = KNN(k=5, verbose=0).complete(standardized_features)
features_knn_imputed
# #对比真实值和预测值
print("真实值:", true_value)
print("预测值:", features_knn_imputed[0,0])
# 加载库
import numpy as np
from fancyimpute import KNN
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.datasets import make_blobs

# 创建模拟特征矩阵
features, _ = make_blobs(n_samples = 1000,
                         n_features = 2,
                         random_state = 1)
# 标准化特征
scaler = StandardScaler()
standardized_features = scaler.fit_transform(features)
standardized_features
# 制造缺失值
true_value = standardized_features[0,0]
standardized_features[0,0] = np.nan
standardized_features
# 预测
features_knn_imputed = KNN(k=5, verbose=0).fit_transform(standardized_features)
# features_knn_imputed = KNN(k=5, verbose=0).complete(standardized_features)
features_knn_imputed
# #对比真实值和预测值
print("真实值:", true_value)
print("预测值:", features_knn_imputed[0,0])
真实值: 0.8730186113995938
预测值: 1.0955332713113226

补充：scikit-learn中一种便捷可靠的缺失值填充方法：KNNImputer

在数据挖掘工作中，处理样本中的缺失值是必不可少的一步。其中对于缺失值插补方法的选择至关重要，因为它会对最后模型拟合的效果产生重要影响。

在2019年底，scikit-learn发布了0.22版本，此次版本除了修复之前的一些bug外，还更新了很多新功能，对于数据挖掘人员来说更加好用了。其中我发现了一个新增的非常好用的缺失值插补方法：KNNImputer。这个基于KNN算法的新方法使得我们现在可以更便捷地处理缺失值，并且与直接用均值、中位数相比更为可靠。利用“近朱者赤”的KNN算法原理，这种插补方法借助其他特征的分布来对目标特征进行缺失值填充。

下面，就让我们用实际例子来看看KNNImputer是如何使用的吧‎

使用KNNImputer需要从scikit-learn中导入：

from sklearn.impute import KNNImputer

先来一个小例子开开胃，data中第二个样本存在缺失值。

data = [[2, 4, 8], [3, np.nan, 7], [5, 8, 3], [4, 3, 8]]

KNNImputer中的超参数与KNN算法一样，n_neighbors为选择“邻居”样本的个数，先试试n_neighbors=1。

imputer = KNNImputer(n_neighbors=1)
imputer.fit_transform(data)

可以看到，因为第二个样本的第一列特征3和第三列特征7，与第一行样本的第一列特征2和第三列特征8的欧氏距离最近，所以缺失值按照第一个样本来填充，填充值为4。那么n_neighbors=2呢？

imputer = KNNImputer(n_neighbors=2)
imputer.fit_transform(data)

此时根据欧氏距离算出最近相邻的是第一行样本与第四行样本，此时的填充值就是这两个样本第二列特征4和3的均值：3.5。

接下来让我们看一个实际案例，该数据集来自Kaggle皮马人糖尿病预测的分类赛题，其中有不少缺失值，我们试试用KNNImputer进行插补。

import numpy as np
import pandas as pd
import pandas_profiling as pp
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set(context="notebook", )
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
%matplotlib inline
 
from sklearn.impute import KNNImputer

#Loading the dataset
diabetes_data = pd.read_csv('pima-indians-diabetes.csv')
diabetes_data.columns = ['Pregnancies', 'Glucose', 'BloodPressure', 'SkinThickness', 
                       'Insulin', 'BMI', 'DiabetesPedigreeFunction', 'Age', 'Outcome']
diabetes_data.head()

在这个数据集中，0值代表的就是缺失值，所以我们需要先将0转化为nan值然后进行缺失值处理。

diabetes_data_copy = diabetes_data.copy(deep=True)
diabetes_data_copy[['Glucose','BloodPressure','SkinThickness','Insulin','BMI']] = diabetes_data_copy[['Glucose','BloodPressure','SkinThickness','Insulin','BMI']].replace(0, np.NaN)
 
print(diabetes_data_copy.isnull().sum())

在本文中，我们尝试用DiabetesPedigreeFunction与Age，对BloodPressure中的35个缺失值进行KNNImputer插补。

先来看一下缺失值都在哪几个样本：

null_index = diabetes_data_copy.loc[diabetes_data_copy['BloodPressure'].isnull(), :].index
null_index

imputer = KNNImputer(n_neighbors=10)
diabetes_data_copy[['BloodPressure', 'DiabetesPedigreeFunction', 'Age']] = imputer.fit_transform(diabetes_data_copy[['BloodPressure', 'DiabetesPedigreeFunction', 'Age']])
print(diabetes_data_copy.isnull().sum())

可以看到现在BloodPressure中的35个缺失值消失了。我们看看具体填充后的数据（只截图了部分）：

diabetes_data_copy.iloc[null_index]

python主要应用领域有哪些

1、云计算，典型应用OpenStack。2、WEB前端开发，众多大型网站均为Python开发。3.人工智能应用，基于大数据分析和深度学习而发展出来的人工智能本质上已经无法离开python。4、系统运维工程项目，自动化运维的标配就是python+Django/flask。5、金融理财分析，量化交易，金融分析。6、大数据分析。

看完上述内容，你们掌握怎么在python中通过KNN来填充缺失值的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注亿速云行业资讯频道，感谢各位的阅读！