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  • 缺失值

    2018-04-10 22:36:15
    1.缺失值产生原因:缺失值的产生的原因多种多样,主要分为机械原因和人为原因。机械原因是由于机械原因导致的数据收集或保存的失败造成的数据缺失,比如数据存储的失败,存储器损坏,机械故障导致某段时间数据未能...

    1.缺失值产生原因:

    缺失值的产生的原因多种多样,主要分为机械原因人为原因。机械原因是由于机械原因导致的数据收集或保存的失败造成的数据缺失,比如数据存储的失败,存储器损坏,机械故障导致某段时间数据未能收集(对于定时数据采集而言)。人为原因是由于人的主观失误、历史局限或有意隐瞒造成的数据缺失,比如,在市场调查中被访人拒绝透露相关问题的答案,或者回答的问题是无效的,数据录入人员失误漏录了数据

    造成数据缺失的原因是多方面的,主要可能有以下几种:

    1)有些信息暂时无法获取。例如在医疗数据库中,并非所有病人的所有临床检验结果都能在给定的时间内得到,就致使一部分属性值空缺出来。又如在申请表数据中,对某些问题的反映依赖于对其他问题的回答。

    2)有些信息是被遗漏的。可能是因为输入时认为不重要、忘记填写了或对数据理解错误而遗漏,也可能是由于数据采集设备的故障、存储介质的故障、传输媒体的故障、一些人为因素等原因而丢失了。

    3)有些对象的某个或某些属性是不可用的。也就是说,对于这个对象来说,该属性值是不存在的,如一个未婚者的配偶姓名、一个儿童的固定收入状况等。

    4)有些信息(被认为)是不重要的。如一个属性的取值与给定语境是无关的,或训练数据库的设计者并不在乎某个属性的取值(称为dont-care value)。

    5)获取这些信息的代价太大

    6)系统实时性能要求较高,即要求得到这些信息前迅速做出判断或决策。



    2.缺失值处理方法

    缺失值处理的几种常见方法:

    1.按行删除缺失值:适用于数据量足够大的时候;
    2.按列删除缺失值;适用于该列特征不重要或者缺失比例较大;
    3.均值/众数填补:在数据只有非常少量的缺失记录时,numerical采用均值填充,category采用众数填充。简单常用;
    4.建立模型预测缺失值,如线性回归,随机森林。
    5.当作特殊情况,取特殊值填入。numerical采用0填充,category采用None填充。适用于缺失值很多,或缺失值本身有一定意义的情况。

    6.通过其他特征的计算值填充;


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  • 一、缺失值:具有缺失值的个案会引发严重的问题,因为典型的建模过程会简单地从分析中丢弃这些个案。如果存在少量缺失值(大约低于个案总数的5%),且这些值可以被认为随机缺失,即值的缺失不依赖于其他值,则列表删除...

    一、缺失值:

    具有缺失值的个案会引发严重的问题,因为典型的建模过程会简单地从分析中丢弃这些个案。如果存在少量缺失值(大约低于个案总数的5%),且这些值可以被认为随机缺失,即值的缺失不依赖于其他值,则列表删除的典型方法相对比较“安全”。“缺失值”选项可以帮助确定列表删除是否足够,并在必要时提供其他缺失值处理方法。

    1、多重插补:过程提供了缺失数据模式分析,着眼于最终对缺失值进行多重插补。这意味着会产生多个版本的数据集,它们分别包含各自的插补值集。在执行统计分析时,汇集了针对所有插补数据集的参数估计,因此提供的估计结果通常比单个插补更为准确。

    2、缺失值分析:提供了略微不同的描述性工具集,用以分析缺失数据(尤其是Little’sMCAR检验),并包括多种单一插补方法。注意,多重插补通常被认为优于单一插补。

    二、缺失值分析(分析-缺失值分析)

    缺失值分析有助于解决由不完整的数据造成的若干问题。如果带有缺失值的个案与不带缺失值的个案有着根本的不同,则结果将被误导。此外,缺失的数据还可能降低所计算的统计量的精度,因为计算时的信息比原计划的信息要少。另一个问题是,很多统计过程背后的假设都基于完整的个案,而缺失值可能使所需的理论复杂化。

    1、示例。在评估白血病治疗方式时,将测量几个变量。但是,并不是针对每个患者都进行所有的测量。缺失数据的模式以表格形式显示出来,表现为随机的。EM分析用于估计均值、相关性和协方差。它还用来确定数据正在随机完全缺失。缺失值然后将由归因值替换,并保存到新的数据文件中以供进一步分析。

    2、统计量。单变量统计量,包括非缺失值个数、均值、标准差、缺失值个数以及极值个数。使用列表法、成对法、EM法或回归法的估计均值、协方差矩阵以及相关性矩阵。对EM结果进行的Little的MCAR检验。按各种方法进行的均值总计。对于按缺失和非缺失值定义的组:t检验。对于所有变量:按个案与变量显示的缺失值模式。

    3、数据。数据可以是分类数据或定量数据(刻度或连续)。尽管如此,您只能为定量变量估计统计数据并插补缺失数据。对于每个变量,必须将未编码为系统缺失值的缺失值定义为用户缺失值。例如,如果将对问卷项的回答不知道编码为5,并且您希望将其视为缺失,则对于此项应将5编码为用户缺失值。

    4、频率权重。此过程接受频率(复制)权重。忽略复制权重为负值或零值的个案。非整数权重被截断。

    5、假设。列表法、成对法和回归法估计都基于这样的假设:缺失值的模式不依赖于数据值。(此条件又称为完全随机缺失,即MCAR。)因此,当数据为MCAR时,所有估计方法(包括EM法)提供相关性和协方差的一致无偏估计。违反MCAR假设可能导致由列表法、成对法和回归法生成的有偏差的估计。如果数据不是MCAR,则您需要使用EM估计。

    6、相关过程。很多过程都允许您使用列表或成对估计。“线性回归和因子分析”允许用均值替换缺失值。预测附加模块提供了几种方法,可用于按时间序列替换缺失值。

    二、估计统计量与插补缺失值(分析-缺失值分析)

    您可以使用列表法(仅限完整个案)、成对法、EM(期望最大化)法和/或回归法选择估计均值、标准差、协方差和相关性。您还可以选择插补缺失值(估计替换值)。注意,在解决缺失值问题方面,多重插补通常被认为优于单一插补。Little’s

    MCAR检验对于确定是否需要进行插补方面仍然有效。

    1、列表法:此方法仅使用完整个案。一旦任何分析变量具有缺失值,计算中将忽略该个案。

    2、成对法:此方法参见分析变量对,并只有当其在两种变量中都具有非缺失值时才使用个案。频率、均值以及标准差是针对每对分别计算的。由于忽略个案中的其它缺失值,两个变量的相关性与协方差不取决于任何其它变量的缺失值。

    3、EM法:此方法假设一个部分缺失数据的分布并基于此分布下的可能性进行推论。每个迭代都包括一个E步骤和一个M步骤。在给定观察值和当前参数估计值的前提下,E步骤查找“缺失”数据的条件期望值。这些期望值将替换“缺失”数据。在M步骤中,即使填写了缺失数据,也将计算参数的最大似然估计值。“缺失”包含在引号中,因为缺失值不是直接填写的。而其函数用于对数似然。

    用于检验值是否完全随机丢失(MCAR)的Roderick J. A.

    Little卡方统计量作为EM矩阵的脚注印刷。对于此检验,原假设就是数据完全随机缺失且0.05水平的p值显著。若值小于0.05,则数据将不会完全随机缺失。数据可能随机缺失(MAR)或不随机缺失(NMAR)。您无法假设一个或其它数据缺失,而是需要分析数据以确定数据是如何缺失的。

    4、回归法:此方法计算多个线性回归估计值并具有用于通过随机元素增加估计值的选项。对于每个预测值,其过程可以从一个随机选择的完整个案中添加一个残差,或者从t分布中添加一个随机正态偏差,一个随机偏差(通过残差均值方的平方根测量)。

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  • 在实际应用中对于数据进行分析的时候,经常能看见缺失值,下面来介绍一下如何利用pandas来处理缺失值。常见的缺失值处理方式有,过滤、填充。 缺失值的判断 pandas使用浮点值NaN(Not a Number)表示浮点数和非浮点...

    在实际应用中对于数据进行分析的时候,经常能看见缺失值,下面来介绍一下如何利用pandas来处理缺失值。常见的缺失值处理方式有,过滤、填充。

    缺失值的判断

    pandas使用浮点值NaN(Not a Number)表示浮点数和非浮点数组中的缺失值,同时python内置None值也会被当作是缺失值。
    在这里插入图片描述

    DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)

    函数作用:删除含有空值的行或列

    • axis:维度,axis=0表示index行,axis=1表示columns列,默认为0

    • how:"all"表示这一行或列中的元素全部缺失(为nan)才删除这一行或列,"any"表示这一行或列中只要有元素缺失,就删除这一行或列

    • thresh:一行或一列中至少出现了thresh个才删除。

    • subset:在某些列的子集中选择出现了缺失值的列删除,不在子集中的含有缺失值得列或行不会删除(有axis决定是行还是列)

    • inplace:刷选过缺失值得新数据是存为副本还是直接在原数据上进行修改。

    默认参数:删除行,只要有空值就会删除,不替换。

    df = pd.DataFrame({"name": ['Alfred', 'Batman', 'Catwoman'],
                       "toy": [np.nan, 'Batmobile', 'Bullwhip'],
                       "born": [pd.NaT, pd.Timestamp("1940-04-25"), pd.NaT]})
    
    # print(df)
    '''
           name        toy       born
    0    Alfred        NaN        NaT
    1    Batman  Batmobile 1940-04-25
    2  Catwoman   Bullwhip        NaT
    '''
    
    print(df.dropna())
    '''
         name        toy       born
    1  Batman  Batmobile 1940-04-25
    '''
    
    print(df)
    '''
           name        toy       born
    0    Alfred        NaN        NaT
    1    Batman  Batmobile 1940-04-25
    2  Catwoman   Bullwhip        NaT
    '''
    
    
    #delete colums
    print(df.dropna(axis=1) )#delete co
    '''
           name
    0    Alfred
    1    Batman
    2  Catwoman
    '''
    
    #"所有值全为缺失值才删除"
    print(df.dropna(how='all'))
    '''
           name        toy       born
    0    Alfred        NaN        NaT
    1    Batman  Batmobile 1940-04-25
    2  Catwoman   Bullwhip        NaT
    '''
    
    #"至少出现过两个缺失值才删除"
    print(df.dropna(thresh=2))
    '''
           name        toy       born
    1    Batman  Batmobile 1940-04-25
    2  Catwoman   Bullwhip        NaT
    '''
    
    #"删除这个subset中的含有缺失值的行或列"
    print (df.dropna(subset=['name', 'born']))
    '''
         name        toy       born
    1  Batman  Batmobile 1940-04-25
    '''
    
    

    DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs)

    函数作用:填充缺失值

    • value:需要用什么值去填充缺失值

    • axis:确定填充维度,从行开始或是从列开始

    • method:ffill:用缺失值前面的一个值代替缺失值,如果axis =1,那么就是横向的前面的值替换后面的缺失值,如果axis=0,那么则是上面的值替换下面的缺失值。backfill/bfill,缺失值后面的一个值代替前面的缺失值。注意这个参数不能与value同时出现

    • limit:确定填充的个数,如果limit=2,则只填充两个缺失值。

    
    df = pd.DataFrame([[np.nan, 2, np.nan, 0],
                       [3, 4, np.nan, 1],
                       [np.nan, np.nan, np.nan, 5],
                       [np.nan, 3, np.nan, 4]],
                      columns=list('ABCD'))
    
    print(df)
    '''
         A    B   C  D
    0  NaN  2.0 NaN  0
    1  3.0  4.0 NaN  1
    2  NaN  NaN NaN  5
    3  NaN  3.0 NaN  4
    '''
    
    #"横向用缺失值前面的值替换缺失值"
    print(df.fillna(axis=1, method='ffill'))
    '''
         A    B    C    D
    0  NaN  2.0  2.0  0.0
    1  3.0  4.0  4.0  1.0
    2  NaN  NaN  NaN  5.0
    3  NaN  3.0  3.0  4.0
    '''
    
    
    #"纵向用缺失值上面的值替换缺失值"
    print(df.fillna(axis=0,method='ffill'))
    '''
         A    B   C  D
    0  NaN  2.0 NaN  0
    1  3.0  4.0 NaN  1
    2  3.0  4.0 NaN  5
    3  3.0  3.0 NaN  4
    '''
    
    print(df.fillna(0))
    '''
         A    B    C  D
    0  0.0  2.0  0.0  0
    1  3.0  4.0  0.0  1
    2  0.0  0.0  0.0  5
    3  0.0  3.0  0.0  4
    '''
    

    不同的列用不同的值填充:,可以通过一个字典用fillna,实现对不同的列填充不同的值

    #不同的列用不同的值填充:
    
    values={'A':0,'B':1,'C':2,'D':3}
    print(df.fillna(value=values))
    '''
         A    B    C  D
    0  0.0  2.0  2.0  0
    1  3.0  4.0  2.0  1
    2  0.0  1.0  2.0  5
    3  0.0  3.0  2.0  4
    '''
    

    对每列出现的替换值有次数限制,此处限制为一次

    values={'A':0,'B':1,'C':2,'D':3}
    print(df.fillna(value=values,limit=1))
    '''
         A    B    C  D
    0  0.0  2.0  2.0  0
    1  3.0  4.0  NaN  1
    2  NaN  1.0  NaN  5
    3  NaN  3.0  NaN  4
    '''
    

    DataFrame.isna()

    判断是不是缺失值:
    在这里插入图片描述
    isnull同上。

    替换空值:

    df = pd.DataFrame([[np.nan, 2, np.nan, 0],
                       [3, 4, "", 1],
                       [np.nan, np.nan, np.nan, 5],
                       [np.nan, 3, "", 4]],
                      columns=list('ABCD'))
    
    print(df)
    '''
         A    B    C  D
    0  NaN  2.0  NaN  0
    1  3.0  4.0       1
    2  NaN  NaN  NaN  5
    3  NaN  3.0       4
    '''
    

    如上,缺失值是NAN,空值是没有显示。

    替换空值代码:需要把含有空值的那一列提出来单独处理,然后在放进去就好。

    clean_z = df['C'].fillna(0)
    clean_z[clean_z==''] = 'hello'
    df['C'] = clean_z
    print(df)
    '''
         A    B      C  D
    0  NaN  2.0      0  0
    1  3.0  4.0  hello  1
    2  NaN  NaN      0  5
    3  NaN  3.0  hello  4
    '''
    
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  • 处理缺失值,过滤缺失值,补全缺失值,删除重复值

    在进行数据分析和建模的过程中,大量时间花在数据准备上:加载,清理,转换和重新排列。pandas以及内置的python语言功能提供了一个高级灵活和快速的工具集,使你能够将数据处理为正确的形式。

    7.1 处理缺失值

    对于数值型数据,pandas使用NaN 来表示缺失值。我们称 NaN 为容易检测到的表示值:

    string_data=pd.Series(['aardvark','artichoke',np.nan,'avocado'])
    string_data.isnull()
    0    False
    1    False
    2     True
    3    False
    dtype: bool
    
    string_data[0]=None      # None 值在对象数组中也被当作NA 处理
    
    NA处理方法 描述
    dropna 根据每个标签的值是否是缺失数据来筛选标签,并根据允许丢失的数据量来确定阈值
    fillna 用某些值填充缺失的数据或使用插值方法
    insull/notnull 判断是否是缺失值

    7.1.1 过滤缺失值

    虽然可以使用 pandas.isnull 和布尔值索引手动的过滤缺失值,但是 dropna 在过滤缺失值是很有用的。在Series 中使用,返回 Series 中所有非空数据以及其索引。

    data=pd.Series([1,np.nan,3,5,np.nan,7])   # data[data.notnull()]  这个效果是一样的
    data.dropna()
    0    1.0
    2    3.0
    3    5.0
    5    7.0
    dtype: float64
    

    处理 dataframe 对象时,你可能想要删除全部为NA 或包含有NA 的行或列。dropna 默认情况下会删除包含缺失值的行

    data=pd.DataFrame([[1.,6.5,3.],[1.,np.nan,np.nan],[np.nan,np.nan,np.nan],[np.nan,6.5,3.]])
    cleaned=data.dropna()
    data
    	0	1	2
    0	1.0	6.5	3.0
    1	1.0	NaN	NaN
    2	NaN	NaN	NaN
    3	NaN	6.5	3.0
    
    cleaned
         0	1	2
    0	1.0	6.5	3.0
    
    data.dropna(how='all')     # 这个就删除所有值都是 NA 的行
    	0	1	2
    0	1.0	6.5	3.0
    1	1.0	NaN	NaN
    3	NaN	6.5	3.0
    
    data[4]=np.nan
    data.dropna(axis=1,how='all')              # 删除列,
    
    data
    	0	1	2	4
    0	1.0	6.5	3.0	NaN
    1	1.0	NaN	NaN	NaN
    2	NaN	NaN	NaN	NaN
    3	NaN	6.5	3.0	NaN
    
    # 过滤 dataframe 的行的相关方法往往涉及时间序列数据,假如你只需保留包含一定数量的观察值的行,可以用 thresh 参数来表示
    df=pd.DataFrame(np.random.randn(7,3))
    df.iloc[:4,1]=np.nan
    df.iloc[:2,2]=np.nan
    df
    	   0	1	2
    0	-0.018181	NaN	NaN
    1	-0.148029	NaN	NaN
    2	-1.068483	NaN	0.556369
    3	-0.716866	NaN	1.273184
    4	-0.690865	0.601410	0.467746
    5	-2.681891	-0.556718	-0.529830
    6	-0.572316	0.057732	-0.988892
    df.dropna()
               0	1	2
    4	-0.690865	0.601410	0.467746
    5	-2.681891	-0.556718	-0.529830
    6	-0.572316	0.057732	-0.988892
    
    
    df.dropna(thresh=2)                          # 保留非 NA 的数量,thresh=1 只要有一个是非NA 就保留。
    
                 0	1	2
    2	-1.068483	NaN	0.556369
    3	-0.716866	NaN	1.273184
    4	-0.690865	0.601410	0.467746
    5	-2.681891	-0.556718	-0.529830
    6	-0.572316	0.057732	-0.988892
    

    7.1.2 补全缺失值

    df
           0	1	2
    0	-0.018181	NaN	NaN
    1	-0.148029	NaN	NaN
    2	-1.068483	NaN	0.556369
    3	-0.716866	NaN	1.273184
    4	-0.690865	0.601410	0.467746
    5	-2.681891	-0.556718	-0.529830
    6	-0.572316	0.057732	-0.988892
    
    df.fillna('你好') 
           0	1	2
    0	-0.018181	你好	你好
    1	-0.148029	你好	你好
    2	-1.068483	你好	0.556369
    3	-0.716866	你好	1.27318
    4	-0.690865	0.60141	0.467746
    5	-2.681891	-0.556718	-0.52983
    6	-0.572316	0.0577322	-0.988892
    
    df.fillna({1:1,2:2},inplace=Ture)         # 为不同的列设置不同的值,并且修改原对象。
               0	1	2
    0	-0.018181	1.000000	2.000000
    1	-0.148029	1.000000	2.000000
    2	-1.068483	1.000000	0.556369
    3	-0.716866	1.000000	1.273184
    4	-0.690865	0.601410	0.467746
    5	-2.681891	-0.556718	-0.529830
    6	-0.572316	0.057732	-0.988892
    
    
    df=pd.DataFrame(np.random.randn(6,3))
    df.iloc[2:,1]=np.nan
    df.iloc[4:,2]=np.nan
    df
            0	1	2
    0	0.697310	0.99049	1.108152
    1	2.251352	-1.83455	2.832842
    2	-0.359019	NaN	-0.674754
    3	-0.353238	NaN	-0.714741
    4	0.388780	NaN	NaN
    5	0.354652	NaN	NaN
    
    df.fillna(method='ffill',limit=2)     # 向前插值,限制填充两次
               0	1	2
    0	0.697310	0.99049	1.108152
    1	2.251352	-1.83455	2.832842
    2	-0.359019	-1.83455	-0.674754
    3	-0.353238	-1.83455	-0.714741
    4	0.388780	NaN	-0.714741
    5	0.354652	NaN	-0.714741
    
    df.fillna(df.mean())          # 将缺失值补充为平均数
    
    fillna 函数参数 描述
    value 标量值或字典型对象,用于填充缺失值
    method 插值方法,默认是 ffill
    axis 需要填充的轴,默认时 0
    inplace 修改原对象,而不是一个备份
    limit 用于向前或向后填充的最大范围

    7.2.1 删除重复值

    data = pd.DataFrame({'k1': ['one', 'two'] * 3 + ['two'],       # dataframe 会出现重复行
                         'k2': [1, 1, 2, 3, 3, 4, 4]})
    data
      k1	k2
    0	one	1
    1	two	1
    2	one	2
    3	two	3
    4	one	3
    5	two	4
    6	two	4
    
    data.duplicated()       # 这个方法返回一个 series ,判断是否存在重复,与之前出现的行 相同。
    0    False
    1    False
    2    False
    3    False
    4    False
    5    False
    6     True
    dtype: bool
    
    data.drop_duplicates()         # 返回 dataframe 内容是 duplicated 返回数组中为False 的部分。
    k1	k2
    0	one	1
    1	two	1
    2	one	2
    3	two	3
    4	one	3
    5	two	4
    
    
    data['v1']=range(7)         # 默认是对列的操作,可以指定任何子集来检测是否有重复,这里基于 k1 来去除重复值。
    data.drop_duplicates(['k1'])
    	k1	k2	v1
    0	one	1	0
    1	two	1	1
    
    data.drop_duplicates(['k1','k2'],keep='last')     # 默认保留第一个观察到的值,传入keep 保留 最后一个
    	k1	k2	v1
    0	one	1	0
    1	two	1	1
    2	one	2	2
    3	two	3	3
    4	one	3	4
    6	two	4	6     # 5 这一行被去除,保留了后一个。。
    
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空空如也

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缺失值