如何将sklearn的SimpleImputer中的不同类型的missing_values合并为一个

在sklearn的SimpleImputer中，我们可以使用参数missing_values来指定需要处理的缺失值类型。这些缺失值可以是NaN、None或任何其他我们希望将其视为缺失值的值。

要将不同类型的缺失值合并为一个，我们可以将missing_values参数设置为一个包含所有缺失值类型的列表。例如，如果我们想将NaN和None都视为缺失值，可以将missing_values设置为[NaN, None]。

以下是如何使用SimpleImputer将不同类型的缺失值合并为一个的示例代码：

from sklearn.impute import SimpleImputer

# 创建一个SimpleImputer对象，将NaN和None都视为缺失值
imputer = SimpleImputer(missing_values=[NaN, None], strategy='mean')

# 假设有一个包含不同类型缺失值的特征矩阵X
X = [[1, 2, NaN],
     [3, None, 5],
     [NaN, 6, 7]]

# 使用SimpleImputer进行缺失值填充
X_imputed = imputer.fit_transform(X)

print(X_imputed)

在上面的代码中，我们创建了一个SimpleImputer对象，并将missing_values参数设置为[NaN, None]，strategy参数设置为'mean'，表示使用均值填充缺失值。

然后，我们使用fit_transform方法将带有不同类型缺失值的特征矩阵X进行填充。最后，我们打印填充后的矩阵X_imputed。

在实际应用中，SimpleImputer还可以通过设置其他参数，如strategy、add_indicator等，来进一步自定义缺失值的填充策略。

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