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使用 Scikit-learn 处理缺失值并提取填充统计信息的完整指南
在机器学习项目中，数据清洗是不可或缺的步骤，而处理缺失值更是其中的重点之一。Scikit-learn 作为一个强大的机器学习库，不仅提供了便捷的缺失值填充方法，还允许我们提取关键的填充统计信息，用于分析、可视化或模型解释。
本文将详细介绍几种常见的缺失值填充方法，并说明如何在填充过程中获取有价值的统计信息。
📌 示例数据
我们使用一个包含缺失值的简单二维数组作为示例数据：
import numpy as npX = np.array([[1, 2, np.nan],[3, np.nan, 4],[5, 6, np.nan]
])
方法一：使用 SimpleImputer 获取填充统计值
SimpleImputer 是 Scikit-learn 提供的基础填充工具，支持多种策略：mean（均值）、median（中位数）、most_frequent（众数）、constant（常数）。
from sklearn.impute import SimpleIm