如何在 Python 中处理分类变量的缺失值

处理分类变量的缺失值可以采用以下几种方法：

1. 删除含有缺失值的行

在数据集中直接删除含有缺失值的行，以保证数据集的完整性和可用性。可以使用 dropna() 方法来删除含有缺失值的行。

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 删除含有缺失值的行
data = data.dropna(subset=['Categorical_column_name'])

1. 用众数进行填补

众数是一组数据中出现次数最多的数值，对于分类变量的缺失值填补可以使用这个方法。我们可以使用 fillna() 方法来将缺失值填补为众数。

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 使用众数填补缺失值
data['Categorical_column_name'] = data['Categorical_column_name'].fillna(data['Categorical_column_name'].mode()[0])

1. 使用其他变量进行预测填补

如果数据集中存在与缺失值变量相关度较高的其他变量，我们可以使用这些相关变量来预测缺失值，并进行填补。常用的预测模型包括线性回归模型、决策树模型、随机森林模型等。

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将含有缺失值的行删除
data.dropna(subset=['Target_column_name'], inplace=True)

# 分开含有缺失值和没有缺失值的数据集
df_with_missing = data.loc[data['Categorical_column_name'].isnull()]
df_without_missing = data.loc[data['Categorical_column_name'].notnull()]

# 训练模型
clf = RandomForestClassifier(random_state=0)
clf.fit(df_without_missing[['Related_column_name_1', 'Related_column_name_2']], df_without_missing['Categorical_column_name'])

# 预测缺失值并进行填补
df_with_missing['Categorical_column_name'] = clf.predict(df_with_missing[['Related_column_name_1', 'Related_column_name_2']])
data = pd.concat([df_without_missing, df_with_missing])

注意，这种方法需要进行充分的特征工程和模型选择，才能取得良好的效果。

以上就是处理 Python 中分类变量的缺失值的方法，根据实际情况选择适合的方法即可。