矿物数据.xls

矿物种类：A，B，C，D，E（其中E数据只有一条，无法用于训练，直接剔除）

特征：序号 氯 钠 镁 硫 钙 钾 碳 溴 锶 pH 硼 氟 硒 矿物类型

此数据有：缺失值、异常值、噪声数据、类别不均衡等等。

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案例共有两部分代码：

一、数据清洗.py

代码解析：（完整代码在解析下方）

1.读取与初筛

• 读取 Excel：用 pandas 的 read_excel 把“数据/矿物数据.xls”读成 DataFrame。

• 去掉无用索引列：用 drop('序号', axis=1) 删除名为“序号”的列（axis=1 表示按列删除）。

• 过滤类别：用布尔筛选 data[data["矿物类型"] != 'E'] 去掉矿物类型为 E 的行，只保留 A/B/C/D。

• （注释掉的检查缺失）isnull() 会生成布尔表，sum() 会按列统计缺失个数，便于了解缺失分布，但此处未执行。

2.构造特征矩阵 X 与标签 y

• 拆分特征与标签：用 drop('矿物类型', axis=1) 得到全部特征列 X_whole；用“点取列”的写法 data.矿物类型 得到标签 y_whole。

• 这样得到的 X_whole 为数值+可能的异常字符串混合，y_whole 仍是字母类别。

3.标签数值化与索引重排

• 类别映射：用 Series.replace({'A':0,'B':1,'C':2,'D':3}) 把 A/B/C/D 映射为 0/1/2/3，得到数值标签，便于后续建模和上采样。

• 重排索引：reset_index(drop=True) 把 y 的行索引重置为 0..n-1（丢弃旧索引）。这样做是为了避免后面各种转换（尤其是把 X 标准化后重新构成 DataFrame）导致 X 与 y 的索引错位。

4.异常值与非数值转缺失

• 逐列数值化：对 X_whole 的每一列调用 pd.to_numeric(..., errors='coerce')。

• 作用：把能转成数字的转成数字；不能转的（例如非法字符串、∞、溢出）统统变成 NaN。这一步相当于“异常数据 → 缺失”，便于统一用填充/删除策略处理，同时也让后续标准化器能正确识别为数值类型。

5.Z-Score 标准化

• 标准化器：从 sklearn.preprocessing 引入 StandardScaler()，先 fit_transform(X_whole)。

• 机制：对每列做 (x - 列均值) / 列标准差，得到均值约为 0、方差约为 1 的特征。

• 结果包装：把输出的二维数组再用 pd.DataFrame(..., columns=原列名) 还原为带列名的 DataFrame，便于后续对列名的引用。

• 提醒：严格的机器学习流程应只在训练集上 fit、再对测试集 transform，本代码是在全量数据上做了 fit_transform，会有信息泄露风险；不过后面仍会在训练/测试阶段额外做缺失处理与采样。

6.训练/测试集切分

• 切分函数：train_test_split(X_whole, y_whole, test_size=0.3, random_state=42)。

• 作用：按 7:3 比例把数据随机划分为训练集和测试集，并通过固定 random_state 保证可复现实验结果。返回四个对象：x_train_w, x_test_w, y_train_w, y_test_w。

7.引入缺失值处理模块fill_data.py（自定义）

• import fill_data：加载你自己写的缺失值处理工具模块。

• 核心思想：所有 *_train_fill 负责“基于训练集拟合并填充训练集”；与之配套的 *_test_fill 负责“用训练阶段学到的统计量/模型去填充测试集”。这样可以避免把测试集信息泄露到训练阶段。

1.方案一：仅保留完整样本（CCA，列表删除）

• 训练集处理：fill_data.cca_train_fill(x_train_w, y_train_w)。典型实现是删除训练集中任一特征为 NaN 的行（complete-case analysis / listwise deletion），同步删掉标签中的对应行，返回 x_train_fill, y_train_fill。

• 测试集处理：fill_data.cca_test_fill(x_train_fill, y_train_fill, x_test_w, y_test_w)。常见做法有两种：
  1）与训练集一致，只保留测试集中无缺失的行；
  2）或者对测试集按训练集所保留的“有效特征子集/列集合”进行一致性处理并删除含缺失的行。

• 结果：得到完全无缺失的训练/测试集，最简单也最保守，但可能损失样本量。

2.备选缺失处理方案（按需启用其一）

这些在代码中被注释掉了，切换方案时把对应两行解注释，并注释掉 CCA 两行即可。每种方案都有一对 *_train_fill / *_test_fill：

• 均值填充：mean_train_fill / mean_test_fill。

  • 训练时：通常用 SimpleImputer(strategy='mean') 在训练集按列 fit 均值，再 transform 训练集。

  • 测试时：用训练集学到的均值 transform 测试集，保证训练-测试的一致性。适合数值型特征、分布较对称时。

• 中位数填充：median_train_fill / median_test_fill。

  • 训练时：SimpleImputer(strategy='median') 拟合中位数，鲁棒于偏态与离群值。

  • 测试时：用训练阶段的中位数进行 transform。

• 众数填充：mode_train_fill / mode_test_fill。

  • 训练时：SimpleImputer(strategy='most_frequent') 学习每列的众数；

  • 测试时：用训练阶段的众数填充。适合分类型或取值离散的数值特征。

• 线性回归填充：lr_train_fill / lr_test_fill。

  • 训练时：对每个存在缺失的数值特征 f，取“f 非缺失的行”作为训练样本，其他特征为自变量 X，f 为目标 y，用 LinearRegression 拟合；再用该回归器预测“f 缺失的行”的取值，实现按列迭代填充。

  • 测试时：用训练阶段为每个目标列学到的回归器，对测试集中该列的缺失位置做预测填充。能利用特征间线性关系，但对非线性关系/异常值较敏感。

• 随机森林填充：rf_train_fill / rf_test_fill。

  • 训练时：与线回归思路相同，但用 RandomForestRegressor（或若为离散列，用 RandomForestClassifier）逐列建模预测缺失，更能捕捉非线性与特征交互。

  • 测试时：用训练阶段保存的森林模型对测试集缺失进行填补。性能更强，但计算更重。

8.过采样处理类别不平衡（仅对训练集）

• 上采样器：从 imblearn.over_sampling 引入 SMOTE，用 SMOTE(k_neighbors=2, random_state=42) 初始化。

• 机制：fit_resample(x_train_fill, y_train_fill) 会对每个少数类样本，寻找同类的 k 个近邻（此处 k=2），在样本与其近邻连线上随机插值，合成新的少数类样本，直到各类数量平衡或达到设定比率。

• 结果：得到 os_x_train, os_y_train，这是类别更均衡的训练集，利于分类器学习不被多数类主导。注意 SMOTE 仅对训练集做，避免把“合成信息”泄露到测试评估。

9.数据合并后存入excel

• 合并与洗牌（训练集）：用 pd.concat([os_y_train, os_x_train], axis=1) 把标签列放到最前面，再用 sample(frac=1, random_state=4) 打乱行次序（frac=1 表示全量采样，等价完全洗牌），保证导出文件行序无偏。

• 合并（测试集）：用 pd.concat([y_test_fill, x_test_fill], axis=1) 将标签与特征拼在一起（测试集不做洗牌也无妨）。

• 写出 Excel：to_excel(path, index=False) 把训练/测试表分别写入指定路径，不保留行索引。当前启用的是“[删除空数据行]”版本（即 CCA 方案），其余几组 to_excel 路径对应“平均值填充 / 中位数填充 / 众数填充 / 线性回归填充 / 随机森林填充”的导出文件，按需要启用相应两行即可保持命名与方案一致。

流程小结与一致性约束

• 数据进入流程后，先删列、滤类，再把异常值规范为缺失，做标准化，然后切分训练/测试。

• 任何“*_train_fill / *_test_fill”必须成对使用：训练端学来的统计量或模型只能用来处理测试集，不能反过来；这样才能避免信息泄露，保证评估公正。

• SMOTE 只对训练集做 fit_resample，随后导出平衡后的训练集与对应原始分布的测试集。

• 导出阶段将 y 放在最前列，便于下游直接读取“标签 + 特征”的格式开展建模。

按照以上说明，你可以在“第 8～9 步”之间自由切换一种缺失处理策略；其余步骤保持不变即可完成从原始 Excel → 清洗/标准化 → 缺失处理 → 训练集重采样 → 可用训练/测试 Excel 的全流程。

完整代码：

import pandas as pd# 1、读取excel文件   # 2、删除E类别的数据
data = pd.read_excel("数据/矿物数据.xls").drop('序号', axis=1)
data = data[data["矿物类型"] != 'E']
# null_num = data.isnull()  # 查看空值数
# null_total = null_num.sum()# 3、提取X和Y数据
X_whole = data.drop('矿物类型', axis=1)
y_whole = data.矿物类型# 4、把标签转换为数值
y_whole = y_whole.replace({'A': 0, 'B': 1, 'C': 2, 'D': 3}).reset_index(drop=True)   # 重排索引(因为X_whole标准化时也进行了重组)# 5、异常数据转换为nan
for column_name in X_whole.columns:X_whole[column_name] = pd.to_numeric(X_whole[column_name], errors='coerce')# 6、对数据进行Z标准化
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_whole_Z = scaler.fit_transform(X_whole)
X_whole = pd.DataFrame(X_whole_Z, columns=X_whole.columns)# 7、切分数据集
from sklearn.model_selection import train_test_split
x_train_w, x_test_w, y_train_w, y_test_w = train_test_split(X_whole, y_whole, test_size = 0.3, random_state = 42)# 8、创建一个fill_data.py文件
import fill_data# # 1、只保留完整数据集
x_train_fill,y_train_fill = fill_data.cca_train_fill(x_train_w,y_train_w)   # 调用自己写的implement_data.py
x_test_fill,y_test_fill = fill_data.cca_test_fill(x_train_fill, y_train_fill, x_test_w, y_test_w)# # 2、使用平均值的方法对数据进行填充
# x_train_fill,y_train_fill = fill_data.mean_train_fill(x_train_w,y_train_w)
# x_test_fill,y_test_fill = fill_data.mean_test_fill(x_train_fill, y_train_fill, x_test_w, y_test_w)# # 3、使用中位数的方法对数据进行填充
# x_train_fill,y_train_fill = fill_data.median_train_fill(x_train_w,y_train_w)
# x_test_fill,y_test_fill = fill_data.median_test_fill(x_train_fill, y_train_fill, x_test_w, y_test_w)# # 4、使用众数的方法对数据进行填充
# x_train_fill,y_train_fill = fill_data.mode_train_fill(x_train_w,y_train_w)
# x_test_fill,y_test_fill = fill_data.mode_test_fill(x_train_fill, y_train_fill, x_test_w, y_test_w)# # 5、线性回归算法实现训练数据集、测试数据集的填充
# x_train_fill,y_train_fill = fill_data.lr_train_fill(x_train_w,y_train_w)
# x_test_fill,y_test_fill = fill_data.lr_test_fill(x_train_fill, y_train_fill, x_test_w, y_test_w)# # 6、随机森林算法实现训练数据集、测试数据集的填充
# x_train_fill,y_train_fill = fill_data.rf_train_fill(x_train_w,y_train_w)
# x_test_fill,y_test_fill = fill_data.rf_test_fill(x_train_fill, y_train_fill, x_test_w, y_test_w)# 9、smote拟合数据
from imblearn.over_sampling import SMOTE
oversampler = SMOTE(k_neighbors=2, random_state=42)
os_x_train, os_y_train = oversampler.fit_resample(x_train_fill, y_train_fill)# 10、数据存入excel
data_train = pd.concat([os_y_train,os_x_train],axis=1).sample(frac=1, random_state=4)
data_test = pd.concat([y_test_fill,x_test_fill],axis=1)data_train.to_excel(r'./数据//训练数据集[删除空数据行].xlsx', index=False)
data_test.to_excel(r'./数据//测试数据集[删除空数据行].xlsx', index=False)# data_train.to_excel(r'./数据//训练数据集[平均值填充].xlsx', index=False)
# data_test.to_excel(r'./数据//测试数据集[平均值填充].xlsx', index=False)# data_train.to_excel(r'./数据//训练数据集[中位数填充].xlsx', index=False)
# data_test.to_excel(r'./数据//测试数据集[中位数填充].xlsx', index=False)# data_train.to_excel(r'./数据//训练数据集[众数填充].xlsx', index=False)
# data_test.to_excel(r'./数据//测试数据集[众数填充].xlsx', index=False)# data_train.to_excel(r'./数据//训练数据集[线性回归填充].xlsx', index=False)
# data_test.to_excel(r'./数据//测试数据集[线性回归填充].xlsx', index=False)# data_train.to_excel(r'./数据//训练数据集[随机森林填充].xlsx', index=False)
# data_test.to_excel(r'./数据//测试数据集[随机森林填充].xlsx', index=False)

二、fill_data.py

(代码很长是因为每一种方案都完整写了出来，有很多重复的行为，如果只是需要一种方案，可以直接截取相关函数即可)

整体作用

这个文件就是实现多种 缺失值填充策略，包括：

1. CCA（Complete Case Analysis）：只保留完整数据行。

2. 均值填充。

3. 中位数填充。

4. 众数填充。

5. 机器学习方法填充（线性回归 / 随机森林）。

每个方法都有 train_fill 和 test_fill 两个版本：

• train_fill：在训练数据上学到填充规则，并对训练数据应用。

• test_fill：在测试数据上，沿用训练数据的规则，保证一致性。

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1. CCA（Complete Case Analysis 完整案例分析）

训练集函数 cca_train_fill

• 把特征和标签拼接（pd.concat），保证同步操作。

• dropna() 删除任何含有 NaN 的行。

• 返回：删除了“矿物类型”这一列的特征矩阵，以及对应的标签。
  👉 效果：只保留完全无缺失的样本。

测试集函数 cca_test_fill

• 和训练集思路一样：拼接后 dropna()。

• 返回填充后的测试集特征和标签。
  👉 效果：测试集也只保留完整数据行。

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2. 均值填充

mean_train_method

• 用 data.mean() 算出每一列的平均值。

• 用 fillna() 把缺失值替换为该平均值。

mean_train_fill

• 拼接 train 特征和标签。

• 按类别（矿物类型 = 0/1/2/3）分组。

• 对每组分别执行 mean_train_method（按组的均值填充）。

• 再合并所有组，保证类别平衡。
  👉 效果：训练集中，每个类别的缺失值用该类别对应的均值来补。

mean_test_method

• 根据训练集算平均值，再填充测试集。
  👉 关键：测试集不能用自己的统计量，要沿用训练集的均值，避免信息泄露。

mean_test_fill

• 拼接 train / test 数据。

• 按类别分组（保证 A/B/C/D 独立）。

• 每组 test 用对应 train 的均值填充。
  👉 效果：训练和测试的数据分布保持一致。

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3. 中位数填充

逻辑和均值完全类似，只是 mean() 换成了 median()。

• median_train_method：算中位数填充。

• median_train_fill：按类别拆开，组内中位数填充训练集。

• median_test_method：用训练集的中位数填充测试集。

• median_test_fill：分组，train 提供中位数，test 填充。
  👉 适合分布偏态或有异常值的数据，比均值鲁棒。

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4. 众数填充

mode_train_method

• 用 apply(lambda x: x.mode().iloc[0]) 求每列的众数（出现次数最多的值）。

• 再 fillna 用众数补齐。

mode_train_fill

• 和均值/中位数一样：拼接、分组、对每组用众数补齐、再合并。

mode_test_method

• 用训练集每列的众数来填充测试集。

mode_test_fill

• 分组（四个类别），再用对应组的训练集众数填充测试集。
  👉 适合离散变量（如分类型特征），但对连续数值可能不太合适。

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5. 机器学习方法填充

（1）线性回归填充

lr_train_fill（训练集）

• 拼接 train 数据（特征+标签）。

• 找出每列缺失值的数量（isnull().sum()），按从少到多排序。

• 遍历列：

  • 如果某列有缺失：

    • 构造输入特征 X（用之前填充过的列 + 其他可用特征），目标是当前列。

    • 非缺失部分 → 训练集；缺失部分 → 预测集。

    • 用 LinearRegression().fit(X_train, y_train) 训练。

    • predict 得到预测值，填回缺失位置。

• 循环完成后，返回填充好的特征和标签。
  👉 思路：利用特征间的线性关系预测缺失值。

lr_test_fill（测试集）

• 类似逻辑，但用 训练集的数据训练模型，对测试集缺失的列做预测填充。

• 确保测试集不参与模型训练。

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（2）随机森林填充

rf_train_fill

• 步骤和线性回归类似，但模型换成 RandomForestRegressor(n_estimators=100)。

• 好处：能捕捉非线性关系，比线性回归更灵活。

• 同样：非缺失部分训练，缺失部分预测。

rf_test_fill

• 和 lr_test_fill 一样，用训练集建模，测试集缺失值用预测补齐。

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总结

这个文件里，每个缺失处理方法都有两套函数：

• train_fill：基于训练集“学规则 + 填训练集”。

• test_fill：沿用训练集规则，填充测试集。

方法层次：

1. 简单剔除：CCA（删除有缺失的行）。

2. 统计填充：均值 / 中位数 / 众数。

3. 机器学习预测填充：线性回归（线性假设） / 随机森林（非线性、鲁棒）。

这样设计的好处：

• 不同方法可以随时替换，实验对比。

• 保证训练集和测试集的处理一致，避免信息泄露。

import pandas as pd'''此文档用不同的算法实现缺失数据的填充，算法使用到
1、CCA（Complete Case Analysis）只考虑包含完整数据的行
2、平均值
3、中位数
4、众数
5、机器学习算法
'''#------------------------------考虑包含完整行的数据------------------------------#
def cca_train_fill(train_data, train_label):'''CCA（Complete Case Analysis）只考虑包含完整数据的行'''data = pd.concat([train_data, train_label], axis=1).reset_index(drop=True)df_filled = data.dropna()return df_filled.drop('矿物类型', axis=1), df_filled.矿物类型def cca_test_fill(train_data, train_label, test_data, test_label):data = pd.concat([test_data, test_label], axis=1).reset_index(drop=True)df_filled = data.dropna()return df_filled.drop('矿物类型', axis=1), df_filled.矿物类型#------------------------------使用平均值的方法对数据进行填充------------------------------#
def mean_train_method(data):'''平均值的计算方法'''fill_values = data.mean()return data.fillna(fill_values)def mean_train_fill(train_data, train_label):'''使用平均值的方法 数据进行填充'''data = pd.concat([train_data, train_label], axis=1).reset_index(drop=True)groups = [data[data['矿物类型'] == i] for i in range(4)]groups = [mean_train_method(g) for g in groups]df_filled = pd.concat(groups).reset_index(drop=True)return df_filled.drop('矿物类型', axis=1), df_filled.矿物类型def mean_test_method(train_data, test_data):'''根据训练集获取每个类别的平均值，并将其填充到测试中'''fill_values = train_data.mean()return test_data.fillna(fill_values)def mean_test_fill(train_data, train_label, test_data, test_label):'''使用平均值的方法对测试集填充'''train_all = pd.concat([train_data, train_label], axis=1).reset_index(drop=True)test_all = pd.concat([test_data, test_label], axis=1).reset_index(drop=True)train_groups = [train_all[train_all['矿物类型'] == i] for i in range(4)]test_groups = [test_all[test_all['矿物类型'] == i] for i in range(4)]filled = [mean_test_method(tg, sg) for tg, sg in zip(train_groups, test_groups)]df_filled = pd.concat(filled).reset_index(drop=True)return df_filled.drop('矿物类型', axis=1), df_filled.矿物类型#------------------------------使用中位数的方法对数据进行填充------------------------------#
def median_train_method(data):'''数据集中的空值使用每列的中位数替代'''fill_values = data.median()return data.fillna(fill_values)def median_train_fill(train_data, train_label):'''使用中位数的方法对训练集填充'''data = pd.concat([train_data, train_label], axis=1).reset_index(drop=True)groups = [data[data['矿物类型'] == i] for i in range(4)]groups = [median_train_method(g) for g in groups]df_filled = pd.concat(groups).reset_index(drop=True)return df_filled.drop('矿物类型', axis=1), df_filled.矿物类型def median_test_method(train_data, test_data):'''根据训练集获取中位数，并填充测试集'''fill_values = train_data.median()return test_data.fillna(fill_values)def median_test_fill(train_data, train_label, test_data, test_label):'''使用中位数的方法对测试集填充'''train_all = pd.concat([train_data, train_label], axis=1).reset_index(drop=True)test_all = pd.concat([test_data, test_label], axis=1).reset_index(drop=True)train_groups = [train_all[train_all['矿物类型'] == i] for i in range(4)]test_groups = [test_all[test_all['矿物类型'] == i] for i in range(4)]filled = [median_test_method(tg, sg) for tg, sg in zip(train_groups, test_groups)]df_filled = pd.concat(filled).reset_index(drop=True)return df_filled.drop('矿物类型', axis=1), df_filled.矿物类型#------------------------------使用众数的方法对数据进行填充------------------------------#
def mode_train_method(data):'''数据集中的空值使用每列的众数替代'''fill_values = data.apply(lambda x: x.mode().iloc[0] if len(x.mode()) > 0 else None)return data.fillna(fill_values)def mode_train_fill(train_data, train_label):'''使用众数的方法对训练集填充'''data = pd.concat([train_data, train_label], axis=1).reset_index(drop=True)groups = [data[data['矿物类型'] == i] for i in range(4)]groups = [mode_train_method(g) for g in groups]df_filled = pd.concat(groups).reset_index(drop=True)return df_filled.drop('矿物类型', axis=1), df_filled.矿物类型def mode_test_method(train_data, test_data):'''根据训练集获取众数，并填充测试集'''fill_values = train_data.apply(lambda x: x.mode().iloc[0] if len(x.mode()) > 0 else None)return test_data.fillna(fill_values)def mode_test_fill(train_data, train_label, test_data, test_label):'''使用众数的方法对测试集填充'''train_all = pd.concat([train_data, train_label], axis=1).reset_index(drop=True)test_all = pd.concat([test_data, test_label], axis=1).reset_index(drop=True)train_groups = [train_all[train_all['矿物类型'] == i] for i in range(4)]test_groups = [test_all[test_all['矿物类型'] == i] for i in range(4)]filled = [mode_test_method(tg, sg) for tg, sg in zip(train_groups, test_groups)]df_filled = pd.concat(filled).reset_index(drop=True)return df_filled.drop('矿物类型', axis=1), df_filled.矿物类型#------------------------------使用机器学习算法对数据进行填充------------------------------#
# 线性回归
from sklearn.linear_model import LinearRegression
def lr_train_fill(train_data,train_label):'''使用线性回归填充训练数据集的缺失值，主要是基于这样一个思想：特征和目标变量之间存在一定的关系，因此可以利用这种关系对缺失的特征进行预测。以下是使用线性回归填充缺失值的一般步骤：1、首先，确定哪些特征包含缺失值。2、对于包含缺失值的特征，将其作为目标变量，而其他特征（可以包括原始的目标变量）作为输入特征。注意，如果多个特征都有缺失值，通常建议按照缺失值的数量从小到大进行处理。因为缺失值较少的特征对预测的要求较低，准确性可能更高。3、在处理某个特征的缺失值时，将该特征中的已知值（即非缺失值）作为训练集，而缺失值作为需要预测的目标。此时，其他特征的相应值作为输入特征。4、使用线性回归模型进行训练，并对缺失值进行预测。5、将预测得到的值填充到原始数据中的相应位置。6、重复上述步骤，直到处理完所有包含缺失值的特征。需要注意的是，使用线性回归填充缺失值时，可能会受到模型选择和过拟合等因素的影响。因此，在实际应用中，建议对数据进行适当的预处理，如特征选择、异常值处理等，以提高填充的准确性和稳定性。同时，也可以使用交叉验证等方法来评估填充的效果。'''train_data_all = pd.concat([train_data, train_label], axis=1)train_data_all = train_data_all.reset_index(drop=True)train_data_X = train_data_all.drop('矿物类型', axis=1)null_num = train_data_X.isnull().sum()null_num_sorted = null_num.sort_values(ascending=True)filling_feature = []  # 用来存储需要传入模型的特征名称for i in null_num_sorted.index:filling_feature.append(i)if null_num_sorted[i] != 0:  # 当前特征是否有空缺的内容。用来判断是否开始训练模型X = train_data_X[filling_feature].drop(i, axis=1)  # 构建训练集y = train_data_X[i]  # 构建测试集row_numbers_mg_null = train_data_X[train_data_X[i].isnull()].index.tolist()X_train = X.drop(row_numbers_mg_null)  # 非空的数据作为训练数据集y_train = y.drop(row_numbers_mg_null)  # 非空的标签作为训练标签X_test = X.iloc[row_numbers_mg_null]  # 空的数据作为测试数据集regr = LinearRegression()  # 创建线性回归模型regr.fit(X_train, y_train)  # 训练模型y_pred = regr.predict(X_test)train_data_X.loc[row_numbers_mg_null, i] = y_pred  # pandas.loc[3,4]print('完成训练集中"{}"的填充'.format(i))return train_data_X, train_data_all['矿物类型']def lr_test_fill(train_data, train_label, test_data, test_label):train_data_all = pd.concat([train_data, train_label], axis=1).reset_index(drop=True)test_data_all = pd.concat([test_data, test_label], axis=1).reset_index(drop=True)train_data_X = train_data_all.drop('矿物类型', axis=1)test_data_X = test_data_all.drop('矿物类型', axis=1)null_num = test_data_X.isnull().sum()null_num_sorted = null_num.sort_values(ascending=True)filling_feature = []for i in null_num_sorted.index:filling_feature.append(i)if null_num_sorted[i] != 0:X_train = train_data_X[filling_feature].drop(i, axis=1)y_train = train_data_X[i]X_test = test_data_X[filling_feature].drop(i, axis=1)row_numbers_mg_null = test_data_X[test_data_X[i].isnull()].index.tolist()X_test = X_test.iloc[row_numbers_mg_null]regr = LinearRegression()regr.fit(X_train, y_train)y_pred = regr.predict(X_test)test_data_X.loc[row_numbers_mg_null, i] = y_predprint('完成测试集中{}的填充'.format(i))return test_data_X, test_data_all.矿物类型# 随机森林
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
def rf_train_fill(train_data,train_label):train_data_all = pd.concat([train_data, train_label], axis=1)train_data_all = train_data_all.reset_index(drop=True)train_data_X = train_data_all.drop('矿物类型', axis=1)null_num = train_data_X.isnull().sum()null_num_sorted = null_num.sort_values(ascending=True)filling_feature = []  # 用来存储需要传入模型的特征名称for i in null_num_sorted.index:filling_feature.append(i)if null_num_sorted[i] != 0:  # 当前特征是否有空缺的内容。用来判断是否开始训练模型X = train_data_X[filling_feature].drop(i, axis=1)  # 构建训练集y = train_data_X[i]  # 构建测试集row_numbers_mg_null = train_data_X[train_data_X[i].isnull()].index.tolist()X_train = X.drop(row_numbers_mg_null)  # 非空的数据作为训练数据集y_train = y.drop(row_numbers_mg_null)  # 非空的标签作为训练标签X_test = X.iloc[row_numbers_mg_null]  # 空的数据作为测试数据集regr = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)regr.fit(X_train, y_train)  # 训练模型y_pred = regr.predict(X_test)train_data_X.loc[row_numbers_mg_null, i] = y_pred  # pandas.loc[3,4]print('完成训练集中"{}"的填充'.format(i))return train_data_X, train_data_all['矿物类型']def rf_test_fill(train_data, train_label, test_data, test_label):train_data_all = pd.concat([train_data, train_label], axis=1).reset_index(drop=True)test_data_all = pd.concat([test_data, test_label], axis=1).reset_index(drop=True)train_data_X = train_data_all.drop('矿物类型', axis=1)test_data_X = test_data_all.drop('矿物类型', axis=1)null_num = test_data_X.isnull().sum()null_num_sorted = null_num.sort_values(ascending=True)filling_feature = []for i in null_num_sorted.index:filling_feature.append(i)if null_num_sorted[i] != 0:X_train = train_data_X[filling_feature].drop(i, axis=1)y_train = train_data_X[i]X_test = test_data_X[filling_feature].drop(i, axis=1)row_numbers_mg_null = test_data_X[test_data_X[i].isnull()].index.tolist()X_test = X_test.iloc[row_numbers_mg_null]regr = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)regr.fit(X_train, y_train)y_pred = regr.predict(X_test)test_data_X.loc[row_numbers_mg_null, i] = y_predprint('完成测试集中{}的填充'.format(i))return test_data_X, test_data_all.矿物类型