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  • 15 python数据缺失值处理方法代码示例
    千次阅读
    2018-12-13 19:40:46

    1 缺失值产生原因:

     有些信息暂时无法获取

     有些信息被遗漏或者错误地处理

    2 缺失值处理方法

    数据补齐
    删除缺失行

    不处理

     

    3 代码示例

    
    import pandas 
    
    data=pandas.read_csv('D:\\DATA\\pycase\\number2\\6.1\\data3.csv')
    
    #  均值'mean' 中值'median' most_frequent 众数
    
    # 调用IMputer方法
    
    from sklearn.preprocessing import Imputer
    
    imputer=Imputer(strategy='mean')
    
    imputer.fit_transform(data[["累计票房"]])

     

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  • python缺失值处理

    2022-02-12 11:05:12
    数据分析和数据挖掘处理中...缺失值处理的方式有三种:过滤法、填充法、插值法。 过滤法:指当缺失的观测比例非常低时(如5%以内),直接删除存在缺失的观测,也就是行;或当某些变量的缺失比例非常高时(如85%以上)...

            在数据分析和数据挖掘处理中常常会发现数据中存在缺失值,因此需要对此进行处理。

            工具:Pandas

            数据如下:

            调用 对象.isnull()函数可以对数据进行缺失值检测,结果如下:

            可以看到,缺失值的地方为True。

            缺失值处理的方式有三种:过滤法、填充法、插值法。

    • 过滤法:指当缺失的观测比例非常低时(如5%以内),直接删除存在缺失的观测,也就是行;或当某些变量的缺失比例非常高时(如85%以上),直接删除这些缺失的变量,也就是列。

            调用 对象.dropna(axis=0,how='any',thresh=None):axis=0表示删除行,axis=1表示删除列;how可选any或all,any表示删除带有NaN的行,all表示删除整行数据全为NaN的行;thresh为整数类型,表示删除的条件,如thresh=3表示一行中至少有3个非NaN值时,才将其保留。

    • 填充法:指用其他数值填充缺失值。

            调用 对象.fillna(value=None,method=None,axis=None,inplace=False): value表示用常数填充,比如value=5就是用5填充NaN,也可以用字典进行填充,当然也可以用均值、中位数等进行填充;method可以选择填充方式,pad/ffill表示用前一行非缺失值填充该缺失值,backfill/bfill表示用后一行非缺失值填充该缺失值;inplace=True表示直接修改原对象,inplace=False表示创建一个副本并修改,可以用于赋值,原数据不发生改变。

    • 插值法:可以用KNN、拉格朗日等方法补值。
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  • 主要介绍了python 缺失值处理的方法(Imputation),文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
  • 忽略缺失值也是不合理的,因此我们需要找到有效且适当地处理它们的方法。 在本文中,我们将介绍 8 种不同的方法来解决缺失值问题,哪种方法最适合特定情况取决于数据和任务。欢迎收藏学习,喜欢点赞支持,技术交流...

    缺失值可能是数据科学中最不受欢迎的值,然而,它们总是在身边。忽略缺失值也是不合理的,因此我们需要找到有效且适当地处理它们的方法。

    在本文中,我们将介绍 8 种不同的方法来解决缺失值问题,哪种方法最适合特定情况取决于数据和任务。欢迎收藏学习,喜欢点赞支持,技术交流可以文末加群,尽情畅聊。

    让我们首先创建一个示例数据框并向其中添加一些缺失值。

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    我们有一个 10 行 6 列的数据框。

    下一步是添加缺失值。 我们将使用 loc 方法选择行和列组合,并使它们等于“np.nan”,这是标准缺失值表示之一。
    在这里插入图片描述
    这是数据框现在的样子:
    在这里插入图片描述
    item 和 measure 1 列具有整数值,但由于缺少值,它们已被向上转换为浮点数。

    在 Pandas 1.0 中,引入了整数类型缺失值表示 (),因此我们也可以在整数列中包含缺失值。 但是,我们需要显式声明数据类型。

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    尽管有缺失值,我们现在可以保留整数列。

    现在我们有一个包含一些缺失值的数据框。 是时候看看处理它们的不同方法了。

    1. 删除有缺失值的行或列

    一种选择是删除包含缺失值的行或列。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    使用默认参数值,dropna 函数会删除包含任何缺失值的行。数据框中只有一行没有任何缺失值。同时我们还可以选择使用轴参数删除至少有一个缺失值的列。
    在这里插入图片描述

    2. 删除只有缺失值的行或列

    另一种情况是有一列或一行充满缺失值。 这样的列或行是无用的,所以我们可以删除它们。

    dropna 函数也可以用于此目的。 我们只需要改变 how 参数的值。

    在这里插入图片描述

    3. 根据阈值删除行或列

    基于“any”或“all”的删除并不总是最好的选择。 我们有时需要删除具有“大量”或“一些”缺失值的行或列。

    我们不能将这样的表达式分配给 how 参数,但 Pandas 为我们提供了一种更准确的方法,即 thresh 参数。

    例如,“thresh=4”意味着至少有 4 个非缺失值的行将被保留。 其他的将被丢弃。

    我们的数据框有 6 列,因此将删除具有 3 个或更多缺失值的行。

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    只有第三行有 2 个以上的缺失值,所以它是唯一一个被丢弃的。

    4. 基于特定的列子集删除

    在删除列时,我们可以只考虑部分列。

    dropna 函数的子集参数用于此任务。 例如,我们可以删除在度量 1 或度量 2 列中有缺失值的行,如下所示:

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    到目前为止,我们已经看到了根据缺失值删除行或列的不同方法。放弃并不是唯一的选择。 在某些情况下,我们可能会选择填充缺失值而不是删除它们。

    事实上,填充可能是更好的选择,因为数据意味着价值。 如何填补缺失值,当然取决于数据的结构和任务。

    fillna 函数用于填充缺失值。

    5. 填充一个常数值

    我们可以选择一个常量值来替代缺失值。如果我们只给 fillna 函数一个常量值,它将用该值替换数据框中的所有缺失值。

    更合理的方法是为不同的列确定单独的常量值。 我们可以将它们写入字典并将其传递给 values 参数。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    item 列中的缺失值替换为 1014,而 measure 1 列中的缺失值替换为 0。

    6. 填充聚合值

    另一种选择是使用聚合值,例如平均值、中位数或众数。

    下面这行代码用该列的平均值替换了第 2 列中的缺失值。

    在这里插入图片描述

    7. 替换为上一个或下一个值

    可以用该列中的前一个或下一个值替换该列中的缺失值。在处理时间序列数据时,此方法可能会派上用场。 假设您有一个包含每日温度测量值的数据框,但缺少一天的温带。 最佳解决方案是使用第二天或前一天的温度。

    fillna 函数的方法参数用于执行此任务。

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    “bfill”向后填充缺失值,以便将它们替换为下一个值。看看最后一栏。 缺失值被替换到第一行。 这可能不适合某些情况。

    值得庆幸的是,我们可以限制用这种方法替换的缺失值的数量。 如果我们将 limit 参数设置为 1,那么一个缺失值只能用它的下一个值替换。 后面的第二个或第三个值将不会用于替换。

    8. 使用另一个数据框填充

    我们还可以将另一个数据帧传递给 fillna 函数。 新数据框中的值将用于替换当前数据框中的缺失值。

    将根据行索引和列名称选择值。 例如,如果 item 列的第二行中存在缺失值,则将使用新数据框中相同位置的值。

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    以上是具有相同列的两个数据框。 第一个 没有任何缺失值。

    我们可以使用 fillna 函数如下:

    在这里插入图片描述
    df 中的值将替换为 df2 中关于列名和行索引的值。

    总结

    缺失将永远存在于我们的生活中。 没有最好的方法来处理它们,但我们可以通过应用准确合理的方法来降低它们的影响。我们已经介绍了 8 种不同的处理缺失值的方法,使用哪一个取决于数据和任务。


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  • Python Pandas缺失值处理

    千次阅读 2022-04-19 12:35:08
    Python Pandas缺失值处理 在一些数据分析业务中,数据缺失是我们经常遇见的问题,缺失值会导致数据质量的下降,从而影响模型预测的准确性,这对于机器学习和数据挖掘影响尤为严重。因此妥善的处理缺失值能够使模型...

    Python Pandas缺失值处理

    在一些数据分析业务中,数据缺失是我们经常遇见的问题,缺失值会导致数据质量的下降,从而影响模型预测的准确性,这对于机器学习和数据挖掘影响尤为严重。因此妥善的处理缺失值能够使模型预测更为准确和有效。

    为什么会存在缺失值?

    前面章节的示例中,我们遇到过很多 NaN 值,关于缺失值您可能会有很多疑问,数据为什么会丢失数据呢,又是从什么时候丢失的呢?通过下面场景,您会得到答案。

    其实在很多时候,人们往往不愿意过多透露自己的信息。假如您正在对用户的产品体验做调查,在这个过程中您会发现,一些用户很乐意分享自己使用产品的体验,但他是不愿意透露自己的姓名和联系方式;还有一些用户愿意分享他们使用产品的全部经过,包括自己的姓名和联系方式。因此,总有一些数据会因为某些不可抗力的因素丢失,这种情况在现实生活中会经常遇到。

    什么是稀疏数据?

    稀疏数据,指的是在数据库或者数据集中存在大量缺失数据或者空值,我们把这样的数据集称为稀疏数据集。稀疏数据不是无效数据,只不过是信息不全而已,只要通过适当的方法就可以“变废为宝”。

    稀疏数据的来源与产生原因有很多种,大致归为以下几种:

    由于调查不当产生的稀疏数据;

    由于天然限制产生的稀疏数据;

    文本挖掘中产生的稀疏数据。

    缺失值处理

    那么 Pandas 是如何处理缺失值的呢,下面让我们一起看一下。

    import pandas as pd
    import numpy as np
    df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'e', 'f','h'])
    df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'])
    print(df)
    

    输出结果:

              0         1         2
    a  0.187208 -0.951407  0.316340
    b       NaN       NaN       NaN
    c -0.365741 -1.983977 -1.052170
    d       NaN       NaN       NaN
    e -1.024180  1.550515  0.317156
    f -0.799921 -0.686590  1.383229
    g       NaN       NaN       NaN
    h -0.207958  0.426733 -0.325951
    

    上述示例,通过使用 reindex(重构索引),我们创建了一个存在缺少值的 DataFrame 对象。

    检查缺失值

    为了使检测缺失值变得更容易,Pandas 提供了 isnull() 和 notnull() 两个函数,它们同时适用于 Series 和 DataFrame 对象。

    import pandas as pd
    import numpy as np
    df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'e', 'f','h'])
    df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'])
    print(df['noe'].isnull())
    

    输出结果:

    a    False
    b     True
    c    False
    d     True
    e    False
    f    False
    g     True
    h    False
    Name: 1, dtype: bool
    

    notnull() 函数,使用示例:

    import pandas as pd
    import numpy as np
    df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'e', 'f','h'])
    df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'])
    print df['one'].notnull()
    

    输出结果:

    a     True
    b    False
    c     True
    d    False
    e     True
    f     True
    g    False
    h     True
    Name: 1, dtype: bool
    

    缺失数据计算

    计算缺失数据时,需要注意两点:首先数据求和时,将 NA 值视为 0 ,其次,如果要计算的数据为 NA,那么结果就是 NA。示例如下:

    import pandas as pd
    import numpy as np
    df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'e', 'f','h'],columns=['one', 'two', 'three'])
    df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'])
    print (df['one'].sum())
    print()
    

    输出结果:

    3.4516595395128
    

    清理并填充缺失值

    Pandas 提供了多种方法来清除缺失值。fillna() 函数可以实现用非空数据“填充”NaN 值。

    1) 用标量值替换NaN值

    下列程序将 NaN 值 替换为了 0,如下所示:

    import pandas as pd
    import numpy as np
    df = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 3), index=['a', 'c', 'e'],columns=['one',
    'two', 'three'])
    df = df.reindex(['a', 'b', 'c'])
    print(df)
    #用 0 填充 NaN
    print (df.fillna(0))
    

    输出结果:

         one       two     three
    a  1.497185 -0.703897 -0.050513
    b       NaN       NaN       NaN
    c  2.008315  1.342690 -0.255855
    
            one       two     three
    a  1.497185 -0.703897 -0.050513
    b  0.000000  0.000000  0.000000
    c  2.008315  1.342690 -0.255855
    

    当然根据您自己的需求,您也可以用其他值进行填充。

    2) 向前和向后填充NA

    在前一节,我们介绍了 ffill() 向前填充和 bfill() 向后填充,使用这两个函数也可以处理 NA 值。示例如下:

    import pandas as pd
    import numpy as np
    df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'e', 'f','h'],columns=['one', 'two', 'three'])
    df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'])
    print df.fillna(method='ffill')
    

    输出结果:

            one       two     three
    a  0.871741  0.311057  0.091005
    b  0.871741  0.311057  0.091005
    c  0.107345 -0.662864  0.826716
    d  0.107345 -0.662864  0.826716
    e  1.630221  0.482504 -0.728767
    f  1.283206 -0.145178  0.109155
    g  1.283206 -0.145178  0.109155
    h  0.222176  0.886768  0.347820
    

    或者您也可以采用向后填充的方法。

    3) 使用replace替换通用值

    在某些情况下,您需要使用 replace() 将 DataFrame 中的通用值替换成特定值,这和使用 fillna() 函数替换 NaN 值是类似的。示例如下:

    import pandas as pd
    import numpy as np
    df = pd.DataFrame({'one':[10,20,30,40,50,666], 'two':[99,0,30,40,50,60]})
    #使用replace()方法
    print (df.replace({99:10,666:60,0:20}))
    

    输出结果:

       one  two
    0   10   10
    1   20   20
    2   30   30
    3   40   40
    4   50   50
    5   60   60
    

    删除缺失值

    如果想删除缺失值,那么使用 dropna() 函数与参数 axis 可以实现。在默认情况下,按照 axis=0 来按行处理,这意味着如果某一行中存在 NaN 值将会删除整行数据。示例如下:

    import pandas as pd
    import numpy as np
    df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'e', 'f','h'],columns=['one', 'two', 'three'])
    df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'])
    print(df)
    #删除缺失值
    print (df.dropna())
    

    输出结果:

            one       two     three
    a -2.025435  0.617616  0.862096
    b       NaN       NaN       NaN
    c -1.710705  1.780539 -2.313227
    d       NaN       NaN       NaN
    e -2.347188 -0.498857 -1.070605
    f -0.159588  1.205773 -0.046752
    g       NaN       NaN       NaN
    h -0.549372 -1.740350  0.444356
    
            one       two     three
    a -2.025435  0.617616  0.862096
    c -1.710705  1.780539 -2.313227
    e -2.347188 -0.498857 -1.070605
    f -0.159588  1.205773 -0.046752
    h -0.549372 -1.740350  0.444356
    

    axis = 1 表示按列处理,处理结果是一个空的 DataFrame 对象。

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