更新内容：missingno库可视化缺失值
在实际的应用过程中，样本由于各种原因缺少一个或多个值的情况并不少见，其主要原因有：在数据收集过程中出现了错误，常用的度量方法并不适用于某些特征，或在某些调查过程中有些数据未被填写，等等。我们见到的缺失值是数据表中的空值，或者是类似于NaN的占位符。
有些时候缺失值的存在是合乎逻辑的，比如婚姻状态是未婚，则孩子数量不填是很正常的，但是有些缺失值我们忽略之后会让机器学习算法的效能大打折扣，所以我们必须采取一些措施来处理缺失值。
关于处理缺失值的方案在当我们在谈论数据时我们应该谈些什么？有提及，这里就不赘述了。
数据集的准备
改数据来与R中的“klaR”包中的German credit data
install.packages("klaR")
library(klaR)
write.csv(GermanCredit,file="C:\\Users\\Administrator\\OneDrive\\步履不停\\评分卡制作\\数据\\GermanCredit.csv")
或者也可以直接去http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Statlog+(German+Credit+Data)下载
关于数据集中各个属性所代表的含义可以去https://pan.baidu.com/s/1o8aaGXk下载doc文件查看
一、缺失值的识别
- 在python中缺失值可以用pandas中的isnull()
import pandas as pd
df = pd.read_csv("C:\\Users\\Administrator\\OneDrive\\步履不停\\评分卡制作\\数据\\GermanCredit.csv",engine='python')
df.isnull().sum()
得到如下结果,可以看到没有缺失值。没办法，这个数据应该是事先被处理过的，方便建模。总之，呵呵。。。。。。
Unnamed: 0 0
status 0
duration 0
credit_history 0
purpose 0
amount 0
savings 0
employment_duration 0
installment_rate 0
personal_status_sex 0
other_debtors 0
present_residence 0
property 0
age 0
other_installment_plans 0
housing 0
number_credits 0
job 0
people_liable 0
telephone 0
foreign_worker 0
credit_risk 0
dtype: int64
- 还可以用missingno这个库图形化缺失值
import missingno
missingno.matrix(data)
那我们可以自己构造数据
import pandas as pd
from io import StringIO
csv_data='''A,B,C,D
1,2,3,4
5,6,7,8
0,11,12,'''
data = pd.read_csv(StringIO(csv_data))
data
A B C D
0 1 2 3.0 4.0
1 5 6 NaN 8.0
2 0 11 12.0NaN
data.isnull().sum()
A 0
B 0
C 1
D 1
dtype: int64
二，将存在缺失值的特征或样本删除
- 优点：简单方便
- 缺点：可能会删除过多的样本，导致分析结果可靠性不高
在python中可以用DataFrame.dropna()方法删除缺失值
#删除存在缺失值的行
data.dropna()
A B C D
0 1 2 3.0 4.0
data.dropna(axis=1) #删除存在缺失值的列
df.dropna(how='all') #删除所有列都是缺失值的行
df.dropna(thresh=4) #删除没有至少4个非NaN值的行
df.dropna(subset=['C']) #删除指定列中存在缺失值的行
三，缺失值的填充
在不能剔除缺失值的时候，我们可以使用不同的插值技术，通过数据集中其他训练样本的数据来估计缺失值。对于数值型数据来说，通常使用能代表变量中心趋势的值来填补。通常有平均值，中位数，众数等。选择哪种中心趋势值来填充需要观察变量的分布。因为平均值易受极端值影响，在这中偏态数据中，我们可以用中位数来填充，而在正态分布下我们可以用平均值。对于定性数据来讲，我们可以用众数来填充
在numpy中，缺失值可以用numpy.NaN或者numpy.nan来表示
在scikit-learn中，有可以实现的类-Imputer
- 平均值
from sklearn.preprocessing import Imputer
#axis=0,代表用列的均值来进行相应的替换，等于1代表用行的均值来替换
imr = Imputer(missing_values='NaN',strategy='mean',axis=0)
imr.fit(data)
imputed_data = imr.transform(data.values)
imputed_data
- 中位数
from sklearn.preprocessing import Imputer
imr = Imputer(missing_values='NaN',strategy='median',axis=0)
imr.fit(data)
imputer_data = imr.transform(data.values)
imputer_data
- 众数
from sklearn.preprocessing import Imputer
imr = Imputer(missing_values='NaN',strategy='most_frequent',axis=0)
imr.fit(data)
imputer_data = imr.transform(data.values)
imputer_data
也可以使用pandas 中的相关方法，具体可以参考这篇文章http://blog.csdn.net/helen1313/article/details/53304641
- 采用拉格朗日插值法
#构建数据
import numpy as np
sales = pd.DataFrame(data={'sale_money':[3442.1,3393.1,3136.6,3744.1,6607.4,4060.3,3614.7,3295.5,2332.1,2699.3,np.nan,3036.8]})
#导入库
from scipy.interpolate import lagrange #导入拉格朗日插值函数
#过滤异常值，将其变为空值
sales['sale_money'][(sales['sale_money']<400) | (sales['sale_money']>5000)]=None
#自定义函数
##导入拉格朗日插值函数
from scipy.interpolate import lagrange
def ployinterp_columns(s,n,k=5):
#s为列向量，n为缺失值位置，K为取前后的数据个数。默认为5
y = s[list(range(n-k,n))+list(range(n+1,n+1+k))] #取数
y=y[y.notnull()] #剔除空值
return(lagrange(y.index,list(y))(n))
#逐个列逐个行判断是否需要插值
for i in sales.columns:
for j in range(len(sales)):
if(sales[i].isnull())[j]:
sales[i][j] = ployinterp_columns(sales[i],j)
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