使用 fancyimpute 和 pandas 进行数据插补

Question

我有很大的 pandas 数据名气 df。它有很多缺失。删除 row/or col-wise 不是一个选项。估算中位数、均值或最频繁的值也不是一种选择（因此不幸的是，使用 pandas and/or scikit 进行估算并不能解决问题）。

我发现了一个名为 fancyimpute 的简洁软件包（您可以找到它 here）。但是我有一些问题。

我是这样做的：

#the neccesary imports
import pandas as pd
import numpy as np
from fancyimpute import KNN

# df is my data frame with the missings. I keep only floats
df_numeric = = df.select_dtypes(include=[np.float])

# I now run fancyimpute KNN, 
# it returns a np.array which I store as a pandas dataframe
df_filled = pd.DataFrame(KNN(3).complete(df_numeric))

然而，df_filled 不知何故是一个单一的矢量，而不是填充的数据框。如何通过插补获取数据框？

更新

我意识到，fancyimpute 需要 numpay array。因此，我使用 as_matrix() 将 df_numeric 转换为数组。

# df is my data frame with the missings. I keep only floats
df_numeric = df.select_dtypes(include=[np.float]).as_matrix()

# I now run fancyimpute KNN, 
# it returns a np.array which I store as a pandas dataframe
df_filled = pd.DataFrame(KNN(3).complete(df_numeric))

输出是一个缺少列标签的数据框。有什么方法可以检索标签？

Answer 1

在您的代码后添加以下行：

df_filled.columns = df_numeric.columns
df_filled.index = df_numeric.index

Answer 2

df=pd.DataFrame(data=mice.complete(d), columns=d.columns, index=d.index)

fancyimpute 对象（无论是 mice 还是 KNN）的 .complete() 方法返回的 np.array 作为 pandas 的内容 (argument data=) 提供列和索引与原始数据框相同的数据框。

Answer 3

我看到了对花哨的归咎和 pandas 的失望。这是一个使用递归覆盖方法的相当基本的包装器。接收并输出一个数据框——列名完好无损。这些类型的包装器与管道配合得很好。

from fancyimpute import SoftImpute

class SoftImputeDf(SoftImpute):
    """DataFrame Wrapper around SoftImpute"""

    def __init__(self, shrinkage_value=None, convergence_threshold=0.001,
                 max_iters=100,max_rank=None,n_power_iterations=1,init_fill_method="zero",
                 min_value=None,max_value=None,normalizer=None,verbose=True):

        super(SoftImputeDf, self).__init__(shrinkage_value=shrinkage_value, 
                                           convergence_threshold=convergence_threshold,
                                           max_iters=max_iters,max_rank=max_rank,
                                           n_power_iterations=n_power_iterations,
                                           init_fill_method=init_fill_method,
                                           min_value=min_value,max_value=max_value,
                                           normalizer=normalizer,verbose=False)



    def fit_transform(self, X, y=None):

        assert isinstance(X, pd.DataFrame), "Must be pandas dframe"

        for col in X.columns:
            if X[col].isnull().sum() < 10:
                X[col].fillna(0.0, inplace=True)

        z = super(SoftImputeDf, self).fit_transform(X.values)
        return pd.DataFrame(z, index=X.index, columns=X.columns)

Answer 4

我真的很欣赏@jander081 的方法，并对其进行了一点扩展以处理设置分类列。我有一个问题，分类列在训练期间会被取消设置并产生错误，所以修改代码如下：

from fancyimpute import SoftImpute
import pandas as pd

class SoftImputeDf(SoftImpute):
    """DataFrame Wrapper around SoftImpute"""

    def __init__(self, shrinkage_value=None, convergence_threshold=0.001,
                 max_iters=100,max_rank=None,n_power_iterations=1,init_fill_method="zero",
                 min_value=None,max_value=None,normalizer=None,verbose=True):

        super(SoftImputeDf, self).__init__(shrinkage_value=shrinkage_value, 
                                           convergence_threshold=convergence_threshold,
                                           max_iters=max_iters,max_rank=max_rank,
                                           n_power_iterations=n_power_iterations,
                                           init_fill_method=init_fill_method,
                                           min_value=min_value,max_value=max_value,
                                           normalizer=normalizer,verbose=False)



    def fit_transform(self, X, y=None):

        assert isinstance(X, pd.DataFrame), "Must be pandas dframe"

        for col in X.columns:
            if X[col].isnull().sum() < 10:
                X[col].fillna(0.0, inplace=True)

        z = super(SoftImputeDf, self).fit_transform(X.values)
        df = pd.DataFrame(z, index=X.index, columns=X.columns)
        cats = list(X.select_dtypes(include='category'))
        df[cats] = df[cats].astype('category')

        # return pd.DataFrame(z, index=X.index, columns=X.columns)
        return df

使用 fancyimpute 和 pandas 进行数据插补

Data imputation with fancyimpute and pandas

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fancyimpute

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