大家好，我是不温卜火，是一名计算机学院大数据专业大二的学生，昵称来源于成语—
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这篇文章讲述的是简单的数据缺失处理方法。希望这篇数据清洗的文章对您有所帮助！如果您有想学习的知识或建议，可以给作者留言~
Chapter07 | 简单的数据缺失处理方法
一、删除法
把数据看作是一个NxD的二维矩阵，N代表数据记录的数量，D代表属性的数量
如果缺失值数量较少，样本数据足够大，删除缺失数据是最方便的处理方法
- 1、导入数据集Airbnb
import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.read_csv('./input/calendar.csv', header=0,
names=['listing_id','date','available','price'])
data.tail(15)
- 2、按列删除
list_del_data = data.drop('price',axis=1, inplace=False)
list_del_data.tail(15)
- 3、按行删除
根据专业知识，price是重点关注的属性，不应该被删除
把所有含缺失值的记录删除，没这样做保留所有的属性，但样本数量会减少
在Airbnb数据集中，price属性含有缺失值，删除含有缺失值的数据记录
pair_del_data = data.dropna(axis=0, inplace=False)
pair_del_data.tail(15)
数据删除总结：
- 在含缺失值的数据量占比非常小(<=5%)的情况下有效
- 以减少数据来换取信息的完整，都是大量隐藏在被删除数据中的信息
- 在缺失数据占比较大，服从非随机分布时，可能导致数据偏离，得出错误的结论
- 在一些实际场景下，数据的采集成本高且缺失值无法避免，删除方法可能会造成大量的资源浪费
二、均值填补
含有缺失值的数据没有携带完整的信息，但简单的删除会导致已有信息的丢失
保留现在的数据，并对缺失值进行填补，成为合适的选择
通常来说，可使用均值、中位数和众数对缺失值进行填补
1、使用Numpy库随机生成一个4行3列，含有缺失值的数据矩阵gen_data
import pandas as pd
import numpy as np
import random
np.random.seed(111)
gen_data=pd.DataFrame(np.random.randn(4, 3),index=[1,2,3,4],columns=['feature1','feature2','feature3'])
gen_data.loc[3,:]=np.nan # 强制把第三行设置成缺失值
gen_data
2、根据属性的不同类型，把含缺失值的属性进行缺失值填补
数值型：使用缺失值所在列的其他数据记录取值的均值、中位数进行填补
非数值型：使用同列其他数据记录取值次数最高的数值(众数)进行填补
- 1、均值填补一般用于数值型数据
使用fillna()函数填补缺失值
gen_data.mean()
- 填补平均值
gen_data.fillna(gen_data.mean()) # 填补平均值
- 填补中位数
gen_data.fillna(gen_data.median())
三、众数填补
众数填补一般用于非数值型数据
在此以青少年市场细分数据集为例，gender属性存在缺失值
- 1、查看缺失值
import pandas as pd
teenager_df = pd.read_csv('./input/teenager.csv', nrows = 25)
teenager_df['gender'].value_counts(dropna=False)
teenager_df['gender']
- 2、mode()函数求众数
teenager_df['gender'].mode()
- 3、inplace=True 在原有的基础上进行填充
teenager_df['gender'].fillna(teenager_df['gender'].mode()[0], inplace=True)
teenager_df['gender']
四、插值填补
利用函数f(x)在某个区间的特定值，计算出特定的函数
在区间内的其他点上使用该函数的值作为f(x)的近似值
使用插值法的思路，我们可以用来处理数据缺失，计算缺失值的估计值
1、常见的插值填补——拉格朗日插值填补
给定函数f(x)的n+1个互不相同的点Xi，对应的函数值为Yi
使用Scipy库的interpolate模块实现拉格朗日插值
步骤如下：
1、确定非缺失值的索引
2、找出含有缺失值列的其他值
3、调用lagrange函数得出拉格朗日插值多项式的系数
4、输入缺失值所在索引，返回对应的插值
- 1、使用拉格朗日差值插补缺失值
from scipy.interpolate import lagrange
none_missing_data = gen_data[gen_data['feature1'].isnull() == False]
x1 = list(none_missing_data.index.values)
y1 = none_missing_data['feature1'].values
lagrange(x1,y1)
多项式系数为
对第三行的缺失值进行插值
2、线性插值填补
当n = 1 时，拉格朗日插值退化为线性插值法
线性插值法也称为两点插值法
使用Pandas库的interpolate函数实现线性插值
参数使用默认值，相当于对缺失值所在位置的前后值求均值，进行填补
- interpolate()函数
根据数据记录的index进行插值
修改gen_data的index
添加interpolate函数的参数method=‘values’
gen_data.index = [1,2,3,4]
gen_data.interpolate(method='values')
五、特殊值填补
把缺失值，空值等当作特殊取值来处理，区别任何其他的属性取值
将所有的缺失位置用None,unknown等来填充
但是这种方法可能会导致严重的数据偏离，无法准确表达原始数据的含义
- 表示：
- 1、在Pandas库中，np.nan作为缺失值的一种表示方式
含义是Not a Number ，用来表明一个缺失的浮点型数值 - 2、还可以使用Python语言中的None这个单例对象来表示缺失值
None是一个Python对象，Pandas和Numpy库的数组不能随意使用
None只能在类型为object的数据结构中出现，来表示缺失值
使用Numpy库的array函数创建含有None对象的一维ndarray数组none_array
- 查看none_array的属性dtype为object
none_array = np.array([5,9,15,None, 20,21])
print(none_array.dtype)
- 在object数组上无法执行sum，max等聚合操作
np.sum(none_array)
六、哑变量发
如果离散型变量存在缺失值，可以将缺失值作为一个单独的取值进行处理
在青少年市场细分数据集中
将"性别"变量的缺失值作为一个特殊的取值"unknown",表示性别未知
认为"性别"变量包含“F”、“M”和“unknown”三个不同取值
import pandas as pd
import numpy as np
teenager_sns = pd.read_csv('./input/teenager_sns.csv')
print(teenager_sns['gender'].value_counts())
teenager_sns['gender'] = teenager_sns['gender'].replace(np.NaN, 'unknown')
print("")
print("哑变量方法处理后：\n")
print(teenager_sns['gender'].value_counts())
本次的分享就到这里了,
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