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当我们拿到一批数据的时候，往往都是“不干净”的，而缺失值是最常见也是最容易发现的。不同的缺失值处理方式对接下来的特征提取，建模等都有巨大影响。那么缺失值的处理是有一套流程的，我在这里总结总结：
发现缺失值
- 统计每个特征在所有个体中缺失的个数 / 缺失率
这一点是查找缺失的特征
pandas 中 count() 函数为不为空数据的个数，那么将shape与count做差就得到缺失个数，缺失率。
(df.shape[0] - df.count())/df.shape[0]
missing
- 对于每个个体所缺失的特征个数
这一点是查找缺失的个体
这个简单，对数据 df 转置一下即可
(df.shape[1] - df.T.count())/df.shape[1]
- pandas 其他缺失值函数
| 方法 | 说明 |
|---|---|
| dropna | 根据各标签的值中是否存在缺失数据对轴标签进行过滤, 可通过阀值调节对缺失值的容忍度 |
| fillna | 用指定值或插值方法(如ffill或bfill)填充缺失值 |
| isnull | 返回一个含有bool型的对象, 这些bool型值表示哪些是缺失值NaN, 该对象的类型与源类型一样 |
| notnull | isnull的否定式 |
- 隐藏的缺失值
这里要理解数据集内容的含义，比如在某些情况下，0代表缺失值。因为有些值为0的变量是无意义的，可以表示为缺失值。例如：身高、体重等。
缺失机制
在对缺失数据进行处理前，了解数据缺失的机制和形式是十分必要的。将数据集中不含缺失值的变量（属性）称为完全变量，数据集中含有缺失值的变量称为不完全变量，Little 和 Rubin定义了以下三种不同的数据缺失机制：
-
完全随机缺失（Missing Completely at Random，MCAR）。数据的缺失与不完全变量以及完全变量都是无关的。
-
随机缺失（Missing at Random，MAR）。数据的缺失仅仅依赖于完全变量。
-
非随机、不可忽略缺失（Not Missing at Random,NMAR，or nonignorable）。不完全变量中数据的缺失依赖于不完全变量本身，这种缺失是不可忽略的。
从缺失值的所属属性上讲，如果所有的缺失值都是同一属性，那么这种缺失成为单值缺失，如果缺失值属于不同的属性，称为任意缺失。另外对于时间序列类的数据，可能存在随着时间的缺失，这种缺失称为单调缺失。
空值语义
对于某个对象的属性值未知的情况，我们称它在该属性的取值为空值(null value)。空值的来源有许多种，因此现实世界中的空值语义也比较复杂。总的说来，可以把空值分成以下三类：
- 不存在型空值。即无法填入的值，或称对象在该属性上无法取值，如一个未婚者的配偶姓名等。
- 存在型空值。即对象在该属性上取值是存在的，但暂时无法知道。一旦对象在该属性上的实际值被确知以后，人们就可以用相应的实际值来取代原来的空值，使信息趋于完全。存在型空值是不确定性的一种表征，该类空值的实际值在当前是未知的。但它有确定性的一面，诸如它的实际值确实存在，总是落在一个人们可以确定的区间内。一般情况下，空值是指存在型空值。
- 占位型空值。即无法确定是不存在型空值还是存在型空值，这要随着时间的推移才能够清楚，是最不确定的一类。这种空值除填充空位外，并不代表任何其他信息。
判断缺失值的重要性
对于包含有缺失值处理的算法，比如XGB或者LGB，我们可以简单的直接把训练数据扔到模型中训练，查看feature_importance。（由于XGB等属于树模型，不需要太多的数据预处理过程，比如归一化等，也能取得较好的效果，且模型参数对特征的重要性程度影响不是很大，我们只需要知道大概的结果，哪些重要，哪些不重要即可）
缺失值较多且不重要的特征
这些特征我们看情况，可以尝试着直接删除，如果不删除，缺失值又多，处理不好，可能会引来噪声。
至于为什么看情况呢，意思是，做个对比试验，一组是删除的，另一组是没删除的，进行交叉验证，如果删除后的结果比较好，那么就进行删除。
缺失值较少的特征
统计量填充
这一类特征，我们可以简单使用统计量比如：均值、中位数、众数 进行填充；
对于连续值，推荐使用 中位数 ，可以排除一些特别大或者特别小的异常值造成的影响；
对于离散值，推荐使用 众数 ，均值和中位数用不了吧，那就用众数好了。。。
df = df.fillna(df.median(axis=0))
特殊值填充
我们可以填一个不在正常取值范围内的数值，比如 -999 ，0 等来表示缺失值。
df.fillna(-999)
不处理
大家可能都有一个疑惑，为什么对很多人说XGB或者LGB对缺失值不敏感呢，当用缺失值的训练XGB时，算法不会报错，其实这个不能叫不敏感，而是算法本身自己有一套缺失值处理算法，比如XGB，它会把含有缺失值的数据分别分到左右两个子节点，然后计算着两种情况的损失，最后，选取较好的划分结果和对应的损失。XGB缺失值具体算法可以参考我之前的文章XGBoost笔记。
所以，如果遇到有缺失值的情况，最好还是根据缺失的情况，自己处理比较好。
分类别填充
我们还可以根据label的类别，取值范围进行更高级的统计量填充（当然这个只适用于知道label的训练集），即取在该label下数据的中位数、均值等进行填充。
插值填充
使用线性，多项式等差值方法，对于时间序列的缺失问题，可以使用此方法。
df.interpolate()
插值填充
插补法
- 随机插补法----从总体中随机抽取某个样本代替缺失样本
- 多重插补法----通过变量之间的关系对缺失数据进行预测，利用蒙特卡洛方法生成多个完整的数据集，在对这些数据集进行分析，最后对分析结果进行汇总处理
- 热平台插补----指在非缺失数据集中找到一个与缺失值所在样本相似的样本（匹配样本），利用其中的观测值对缺失值进行插补
优点：简单易行，准去率较高
缺点：变量数量较多时，通常很难找到与需要插补样本完全相同的样本。但我们可以按照某些变量将数据分层，在层中对缺失值实用均值插补 - 拉格朗日差值法和牛顿插值法
用预测值填充
将缺失的数据当成label，没缺失的作为训练集，缺失的作为测试集，通过某种机器学习算法进行预测，填补缺失值。下面代码以lgb为例：
import lightgbm as lgb
def set_missing(df, predict_list):
for predict_feature in predict_list:
# 原始数据分为已知和未知的
known = df[df[predict_feature].notnull()]
unknown = df[df[predict_feature].isnull()]
# 训练集构造，从已知的部分构造
y = known[predict_feature].as_matrix()
X = known.drop(predict_feature, axis=1).as_matrix()
# 测试集，从未知的部分构造
test_X = unknown.drop(predict_feature, axis=1).as_matrix()
# 用lgb模型进行训练
predicted_feature = _model_predict(X, y, test_X)
# 用得到的预测结果填补原缺失数据
df.loc[(df[predict_feature].isnull()), predict_feature] = predicted_feature
return df
def _model_predict(X, y, test_X):
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=1)
lgb_train = lgb.Dataset(X_train, y_train)
lgb_eval = lgb.Dataset(X_test, y_test, reference=lgb_train)
params = {
'boosting': 'gbdt',
'objective': 'regression',
'metric': 'rmse',
'num_leaves': 31,
'min_data_in_leaf': 20,
'learning_rate': 0.015,
'cat_smooth': 10,
'feature_fraction': 0.8,
'bagging_freq': 5,
'verbosity': 0
}
gbm = lgb.train(params,
lgb_train,
num_boost_round=1000,
valid_sets=lgb_eval,
early_stopping_rounds=70)
# 用得到的模型进行未知年龄结果预测
predicted_feature = gbm.predict(test_X, num_iteration=gbm.best_iteration)
print("---------best_iteration: ", gbm.best_iteration)
return predicted_feature
缺失值比较多的样本
当样本很多的时候，而缺失值比较多的样本，且它们数目不多时，直接删掉。
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