缺失值处理
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了缺失值处理相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
参考技术A 缺失数据1 缺失值的统计和删除
1.1 缺失信息的统计
缺失数据可以使用 isna 或 isnull (两个函数没有区别)来查看每个单元格是否缺失,通过和 sum 的组合可以计算出每列缺失值的比例。
如果想要查看某一列缺失或者非缺失的行,可以利用 Series 上的 isna 或者 notna 进行布尔索引。例如,查看身高缺失的行:
如果想要同时对几个列,检索出全部为缺失或者至少有一个缺失或者没有缺失的行,可以使用 isna, notna 和any, all 的组合。例如,对身高、体重和转系情况这 3 列分别进行这三种情况的检索
1.2 缺失信息的删除
数据处理中经常需要根据缺失值的大小、比例或其他特征来进行行样本或列特征的删除,pandas 中提供了dropna 函数来进行操作。
dropna 的主要参数为轴方向 axis (默认为 0,即删除行)、删除方式 how 、删除的非缺失值个数阈值 thresh(非缺失值没有达到这个数量的相应维度会被删除)、备选的删除子集 subset ,其中 how 主要有 any 和 all两种参数可以选择。
2 缺失值的填充和插值
2.1 利用 fillna 进行填充
在 fillna 中有三个参数是常用的:value, method, limit 。其中,value 为填充值,可以是标量,也可以是索引到元素的字典映射;method 为填充方法,有用前面的元素填充 ffill 和用后面的元素填充 bfill 两种类型,limit 参数表示连续缺失值的最大填充次数。
2.2 插值函数
在关于 interpolate 函数的 文档 描述中,列举了许多插值法,包括了大量 Scipy 中的方法。由于很多插值方法涉及到比较复杂的数学知识,因此这里只讨论比较常用且简单的三类情况,即线性插值、最近邻插值和索引插值。
对于 interpolate 而言,除了插值方法(默认为 linear 线性插值)之外,有与 fillna 类似的两个常用参数,一个是控制方向的 limit_direction ,另一个是控制最大连续缺失值插值个数的 limit 。其中,限制插值的方向默认为 forward ,这与 fillna 的 method 中的 ffill 是类似的,若想要后向限制插值或者双向限制插值可以指定为 backward 或 both
关于 polynomial 和 spline 插值的注意事项
在 interpolate 中 如 果 选 用 polynomial 的 插 值 方 法, 它 内 部 调 用 的 是scipy.interpolate.interp1d(*,*,kind=order) , 这 个 函 数 内 部 调 用 的 是 make_interp_spline方法,因此其实是样条插值而不是类似于 numpy 中的 polyfit 多项式拟合插值;而当选用 spline方法时,pandas 调用的是 scipy.interpolate.UnivariateSpline 而不是普通的样条插值。这一部分的文档描述比较混乱,而且这种参数的设计也是不合理的,当使用这两类插值方法时,用户一定要小心谨慎地根据自己的实际需求选取恰当的插值方法。
3 Nullable 类型
3.1 缺失记号及其缺陷
在 python 中的缺失值用 None 表示,该元素除了等于自己本身之外,与其他任何元素不相等:
在 numpy 中利用 np.nan 来表示缺失值,该元素除了不和其他任何元素相等之外,和自身的比较结果也返回False
值得注意的是,虽然在对缺失序列或表格的元素进行比较操作的时候,np.nan 的对应位置会返回 False ,但是在使用 equals 函数进行两张表或两个序列的相同性检验时,会自动跳过两侧表都是缺失值的位置,直接返回 True :
在时间序列的对象中,pandas 利用 pd.NaT 来指代缺失值,它的作用和 np.nan 是一致的
那么为什么要引入 pd.NaT 来表示时间对象中的缺失呢?仍然以 np.nan 的形式存放会有什么问题?在 pandas中可以看到 object 类型的对象,而 object 是一种混杂对象类型,如果出现了多个类型的元素同时存储在 Series中,它的类型就会变成 object
NaT 问题的根源来自于 np.nan 的本身是一种浮点类型,而如果浮点和时间类型混合存储,如果不设计新的内置缺失类型来处理,就会变成含糊不清的 object 类型,这显然是不希望看到的。
同时,由于 np.nan 的浮点性质,如果在一个整数的 Series 中出现缺失,那么其类型会转变为 float64 ;而如果在一个布尔类型的序列中出现缺失,那么其类型就会转为 object 而不是 bool
因此,在进入 1.0.0 版本后,pandas 尝试设计了一种新的缺失类型 pd.NA 以及三种 Nullable 序列类型来应对这些缺陷,它们分别是 Int, boolean 和 string 。
3.2 Nullable 类型的性质
从字面意义上看 Nullable 就是可空的,言下之意就是序列类型不受缺失值的影响。例如,在上述三个 Nullable类型中存储缺失值,都会转为 pandas 内置的 pd.NA
在 Int 的序列中,返回的结果会尽可能地成为 Nullable 的类型
对于 boolean 类型的序列而言,其和 bool 序列的行为主要有两点区别:
第一点是带有缺失的布尔列表无法进行索引器中的选择,而 boolean 会把缺失值看作 False
第二点是在进行逻辑运算时,bool 类型在缺失处返回的永远是 False ,而 boolean 会根据逻辑运算是否能确定唯一结果来返回相应的值。那什么叫能否确定唯一结果呢?举个简单例子:True | pd.NA 中无论缺失值为什么值,必然返回 True ;False | pd.NA 中的结果会根据缺失值取值的不同而变化,此时返回 pd.NA ;False& pd.NA 中无论缺失值为什么值,必然返回 False 。
3.3 缺失数据的计算和分组
当调用函数 sum, prob 使用加法和乘法的时候,缺失数据等价于被分别视作 0 和 1,即不改变原来的计算结果
当使用累计函数时,会自动跳过缺失值所处的位置:
当进行单个标量运算的时候,除了 np.nan ** 0 和 1 ** np.nan 这两种情况为确定的值之外,所有运算结果全为缺失(pd.NA 的行为与此一致),并且 np.nan 在比较操作时一定返回 False ,而 pd.NA 返回 pd.NA
另外需要注意的是,diff, pct_change 这两个函数虽然功能相似,但是对于缺失的处理不同,前者凡是参与缺失计算的部分全部设为了缺失值,而后者缺失值位置会被设为 0% 的变化率
对于一些函数而言,缺失可以作为一个类别处理,例如在 groupby, get_dummies 中可以设置相应的参数来进行增加缺失类别:
4 练习
4.1 Ex1:缺失值与类别的相关性检验
.4.2 Ex2:用回归模型解决分类问题
机器学习数据清洗之缺失值处理缺失的原因缺失值删除缺失值填充KNN填充
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