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import pandas as pd
data = pd.read_csv('cs-training.csv')
data = pd.DataFrame(data=data)
data.describe().to_csv('DataDescribe.csv')
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.preprocessing import Imputer
data = Imputer().fit_transform(data)
# 用随机森林对缺失值预测填充函数
def set_missing(df):
# 把已有的数值型特征取出来
process_df = df.ix[:,[5,0,1,2,3,4,6,7,8,9]]
# 分成已知该特征和未知该特征两部分
known = process_df[process_df.MonthlyIncome.notnull()].as_matrix()
unknown = process_df[process_df.MonthlyIncome.isnull()].as_matrix()
# X为特征属性值
X = known[:, 1:]
# y为结果标签值
y = known[:, 0]
# fit到RandomForestRegressor之中
rfr = RandomForestRegressor(random_state=0,
n_estimators=200,max_depth=3,n_jobs=-1)
rfr.fit(X,y)
# 用得到的模型进行未知特征值预测
predicted = rfr.predict(unknown[:, 1:]).round(0)
print(predicted)
# 用得到的预测结果填补原缺失数据
df.loc[(df.MonthlyIncome.isnull()), 'MonthlyIncome'] = predicted
return df
df为什么是numpy?怎么消除这个error
现在的python版本的pandas和numpy已经不再支持ix功能了,推荐使用iloc和loc混合实现ix的功能
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