三列行列式怎么用行列可拆运算

这种三列行列式怎么运用性质列可拆性呢,大家只需要将每列拆成的两个子列定义为0,1,然后自由组合成8个不同的形式即可,比如第一个是0 0 0,第二个0 0 1,以此类推最后一个是1 1 1;

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  实例操作，这里使用消费记录的数据进行展示

  #首先准备数据，这里是截取csv文件汇总的部分数据
  demo = {'Country': {0: 'France',1: 'Spain',2: 'Germany',3: 'Spain',4: 'Germany',5: 'France',6: 'Spain',7: 'France',8: 'Germany',9: 'France'},
  'Age': {0: 44.0,1: 27.0,2: 30.0,3: 38.0,4: 40.0,5: 35.0,6: nan,7: 48.0,8: 50.0,9: 37.0},
  'Salary': {0: 72000.0,1: 48000.0,2: 54000.0,3: 61000.0,4: nan,5: 58000.0,6: 52000.0,7: 79000.0,8: 83000.0,9: 67000.0},
  'Purchased': {0: 'No',1: 'Yes',2: 'No',3: 'No',4: 'Yes',5: 'Yes',6: 'No',7: 'Yes',8: 'No',9: 'Yes'}}
  
  #第一步：从模块中导入函数
  from sklearn.impute import SimpleImputer
  #第二步：填充的对象和填充的方式
  imp_mean = SimpleImputer(missing_values = np.nan, strategy = 'mean')
  #第三步：选取数据
  X = data.iloc[:,:-1].values
  y = data.iloc[:,-1].values #这里是标签的信息，本篇博客暂时用不到
  imp_mean.fit(X[:,1:3])
  #第四步：处理数据
  X[:,1:3] = imp_mean.transform(X[:,1:3])
  X
  

  输出结果为：(Age和Salary两个字段的缺失数据就处理完毕了，也可以尝试选择不同的处理对象和处理方式)
  

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