常见的缺失值填充方法有填充默认值、均值、众数、KNN填充、以及把缺失值作为新的label通过模型来预测等方式，为了介绍这几种填充方法的使用以及填充效果，本文将在真实数据集上进行简单比较。
1. 数据集介绍
数据集来源于 天池精准医疗大赛——人工智能辅助糖尿病遗传风险预测。该数据集共有1000条数据，特征共83维，加上id和label共85列，每维特征缺失数量范围为0~911。为了简单比较各种填充方法的效果，我们选取最简单的二分类模型（逻辑回归），选取F1 score作为评测指标。
读取数据集代码如下：
train_data = pd.read_csv('train_data.csv', encoding='gbk') # 读取数据集
filter_feature = ['id','label'] # 过滤无用的维度
features = []
for x in train_data.columns: # 取特征
if x not in filter_feature:
features.append(x)
train_data_x = train_data[features]
train_data_y = train_data['label']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(train_data_x, train_data_y, random_state=1) # 划分训练集、测试集
2. 常见的填充方法
（1）填充固定值
选取某个固定值/默认值填充缺失值。
train_data.fillna(0, inplace=True) # 填充 0
（2）填充均值
对每一列的缺失值，填充当列的均值。
train_data.fillna(train_data.mean(),inplace=True) # 填充均值
（3）填充中位数
对每一列的缺失值，填充当列的中位数。
train_data.fillna(train_data.median(),inplace=True) # 填充中位数
（4）填充众数
对每一列的缺失值，填充当列的众数。由于存在某列缺失值过多，众数为nan的情况，因此这里取的是每列删除掉nan值后的众数。
train_data.fillna(train_data.mode(),inplace=True) # 填充众数,该数据缺失太多众数出现为nan的情况
features_mode = {}
for f in features:
print f,':', list(train_data[f].dropna().mode().values)
features_mode[f] = list(train_data[f].dropna().mode().values)[0]
train_data.fillna(features_mode,inplace=True)
（5）填充上下条的数据
对每一条数据的缺失值，填充其上下条数据的值。
train_data.fillna(method='pad', inplace=True) # 填充前一条数据的值，但是前一条也不一定有值
train_data.fillna(0, inplace=True)
train_data.fillna(method='bfill', inplace=True) # 填充后一条数据的值，但是后一条也不一定有值
train_data.fillna(0, inplace=True)
（6）填充插值得到的数据
用插值法拟合出缺失的数据，然后进行填充。
for f in features: # 插值法填充
train_data[f] = train_data[f].interpolate()
train_data.dropna(inplace=True)
（7）填充KNN数据
填充近邻的数据，先利用knn计算临近的k个数据，然后填充他们的均值。（安装fancyimpute）除了knn填充，fancyimpute还提供了其他填充方法。
from fancyimpute import KNN
train_data_x = pd.DataFrame(KNN(k=6).fit_transform(train_data_x), columns=features)
（8）填充模型预测的值
把缺失值作为新的label，建立模型得到预测值，然后进行填充。这里选择某个缺失值数量适当的特征采用随机森林RF进行拟合，其他缺失特征采用均值进行填充。
new_label = 'SNP46'
new_features = []
for f in features:
if f != new_label:
new_features.append(f)
new_train_x = train_data[train_data[new_label].isnull()==False][new_features]
new_train_x.fillna(new_train_x.mean(), inplace=True) # 其他列填充均值
new_train_y = train_data[train_data[new_label].isnull()==False][new_label]
new_predict_x = train_data[train_data[new_label].isnull()==True][new_features]
new_predict_x.fillna(new_predict_x.mean(), inplace=True) # 其他列填充均值
new_predict_y = train_data[train_data[new_label].isnull()==True][new_label]
rfr = RandomForestRegressor(random_state=666, n_estimators=10, n_jobs=-1)
rfr.fit(new_train_x, new_train_y)
new_predict_y = rfr.predict(new_predict_x)
new_predict_y = pd.DataFrame(new_predict_y, columns=[new_label], index=new_predict_x.index)
new_predict_y = pd.concat([new_predict_x, new_predict_y], axis=1)
new_train_y = pd.concat([new_train_x, new_train_y], axis=1)
new_train_data = pd.concat([new_predict_y,new_train_y])
train_data_x = new_train_data[features]
train_data_y = train_data['label']
3. 实验对比
（1）评测指标
选取F1 score进行评测。
def countF1(train, predict):
count = 0 # 统计预测的正确的正样本数
for i in range(len(train)):
if predict[i] == 1 and train[i] == 1:
count += 1
pre = count * 1.0 / sum(predict) # 准确率
recall = count * 1.0 / sum(train) # 召回率
return 2 * pre * recall / (pre + recall)
（2）对比结果
填充方式 训练集_F1 测试集_F1
默认值0 0.70516717 0.59689922
均值（mean） 0.70186335 0.67768595
中位数(median) 0.70826833 0.67479675
众数(mode) 0.70479134 0.68852459
上一个数据（pad） 0.70409712 0.62711864
下一个数据（bfill） 0.66981132 0.60169492
插值 0.69018405 0.61333333
KNN_3 0.71076923 0.66393443
KNN_6 0.70897833 0.68852459
KNN_10 0.70479134 0.68032787
随机森林_feature3 0.571428571 0.4
随机森林_feature46 0.585139319 0.41509434
（3）实验小结
对于缺失值的处理，除了直接删除缺失严重的特征外，还可以选择各种各样的填充方法。对于每一种填充方式而言，都有其适用的场景，没有绝对的好坏之分，因此在做数据预处理时，要多尝试几种填充方法，选择表现最佳的即可。
本文完整代码已上传至git(https://github.com/AHNU/fill_missing_values)
参考文献
1. 训练模型填充空值(fill null)的几种方法
2. https://www.kaggle.com/pmarcelino/comprehensive-data-exploration-with-python