使用输入器后如何将数据放入dataframe？
from datawig import SimpleImputer
from datawig.utils import random_split
from sklearn.metrics import f1_score, classification_report
df_train, df_test = random_split(df, split_ratios=[0.8, 0.2])
# Initialize a SimpleImputer model
imputer = SimpleImputer(
input_columns=['SITUACION_DNI_A'], # columns containing information about
the column we want to impute
output_column='EXTRANJERO_A', # the column we'd like to impute values for
output_path='imputer_model' # stores model data and metrics
)
# Fit an imputer model on the train data
imputer.fit(train_df=df_train, num_epochs=10)
# Impute missing values and return original dataframe with predictions
predictions = imputer.predict(df_test)
共有1个答案
如果这两个dataframe都有一个唯一的列或类似ID的东西，那么这个方法就可以工作了
df_test = df_test.set_index('unique_col')
df_test.fillna(predictions.set_index('unique_col'))
如果上面的方法不起作用，那么删除具有丢失值的行，并将输入器预测追加到DataFrame。请查看以下链接以获得帮助
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.dataframe.append.html
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