python處理資料中缺失值

（1）直接刪除法（當缺失值個數只佔整體很小一部分時）

在採用刪除法處理缺失值時，需要首先檢測樣本總體中確實值得的個數。python中統計缺失值的方法為：

import numpy as np

import pandas as pd
#讀取資料，將空值形式的缺失值轉換為可識別的型別
data = pd.read_csv('data.csv',encoding='gbk')
#用nan代替空值
data = data.replace(' ',np,nan)
print(data.columns)#['id','label','a','b','c','d']
#將每列的缺失值個數統計出來
null_all = data.isnull().sum()
#isnull函式檢查資料是否有缺失返回布林值，元素為空或者nan返回ture，否則就是false
#data.isnull().any()判斷哪些列包含缺失值，該列存在缺失值則返回true，反之false
#data.isnull().sum()返回每列缺失值的數量
#檢視a列缺失值的資料
a_null = data[pd.isnull(data['a'])]
#a列缺失值佔的比重
a_ratio = len(data[pd.isnull(data['a'])])/len(data)#0.007
#缺失值所佔的比重較小，丟棄缺失值，將存在缺失值的行丟棄
new_drop = data.dropna(axis=0)#(9981,6)
print(new_drop.shape)
#dropna()預設axis=0，刪除帶有空值的行（只要有乙個就刪除整行），axis=1刪除帶有空值的列
#dropna(how='all')整行都是空值時，才會被刪除
#dropna(thresh=2),thresh設定閾值，缺失值個數大於該閾值整行（axis=0）或整列（axis=1）才會被刪除
#丟棄某幾列有缺失值的行
new_drop2 = data.dropna(axis=0,subset=['a','b'])#a和b列沒有缺失值，所以不刪除元素
print(new_drop2.shape)#(9990,6)

#用0填充缺失值

fill_data = data.fillna(0)
print(fill_data.isnull().sum())
#用乙個數字填充缺失值df.fillna(0)
#用前乙個資料代替缺失值：method='pad';
#用後乙個資料代替缺失值：method='bfill';df.finall(method='bfill')
#用乙個字串代替缺失值，df.fillna('unknow')
#使用描述性統計的值代替缺失值，例如使用平均值代替缺失值
#df.fillna(df.mean())
#finall函式也實現不同的列，用不同的值進行填充，df.finall()
#第一列用0.5填充，第三列用-1填充
#fillna預設返回新物件，可以使用inplace引數實現對現有物件直接進行修改
#new_data = df.finall(0,inplace=true)

#均值填充

data['a'] = data['a'].finall(data['a'].means())
#中位數填充
data['a'] = data['a'].finall(data['a'].median())
#眾數填充
data['a'] = data['a'].finall(stats.mode(data['a'])[0][0])
#用前乙個數字填充
data['a'] = data['a'].finall(method='pad')
#用後乙個數字填充
data['a'] = data['a'].finall(method='bfill')

from sklearn.preprocessing import imputer

imr = imputer(missing_values='nan',strategy='mean',axis=0)
imr = imr.fit(data.values)
imputed_data = pd.dataframe(imr.transform(data.values))
print(imputed_data[0:15])
#strategy預設平均值填充，可選'median'(中位數)，'most_frequent'（眾數）
#指定軸向axis=0(預設列向)；axis = 1,行向
#copy 預設true：建立資料集的副本；false：在任何地方都可以進行插值

4.1 插值法

interpolate()插值法，計算缺失值前乙個和後乙個值的平均數

data['a'] = data['a'].interpolate()

from fancyimpute import knn

fill_knn = knn(k=3).fit_transform(data)
data = pd.dataframe(fill_knn)
print(data.head())

資料缺失值處理

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