缺失值處理是一個(gè)數(shù)據(jù)分析工作者永遠(yuǎn)避不開(kāi)的話(huà)題，如何認(rèn)識(shí)與理解缺失值，運(yùn)用合適的方式處理缺失值，對(duì)模型的結(jié)果有很大的影響。本期Python數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)學(xué)習(xí)中，我們將詳細(xì)討論數(shù)據(jù)缺失值分析與處理等相關(guān)的一系列問(wèn)題。

1. 缺失值分析

2. 缺失值處理

Part 1

• 缺失值類(lèi)型

2、完全隨機(jī)丟失（MCAR，Missing Completely at Random）

3、非隨機(jī)丟失（MNAR，Missing not at Random）

• 缺失值成因

1、信息暫時(shí)無(wú)法獲取、獲取信息代價(jià)太大；

• 缺失值影響

1、使系統(tǒng)丟失大量的有用信息；

• 缺失值分析

代碼：

>>>data.info()

輸出結(jié)果：

結(jié)果圖中綠色框是數(shù)據(jù)總索引數(shù)，藍(lán)色框?yàn)槊總€(gè)變量的總記錄數(shù)，它們的差值為每個(gè)變量的缺失值總數(shù)。

>>>data.describe()

結(jié)果圖中count為每個(gè)變量的非空計(jì)數(shù)，其與總索引數(shù)的差值，即為缺失值總數(shù)。

以上方法在查看數(shù)據(jù)的總體概況下表現(xiàn)較佳，但用于數(shù)據(jù)缺失值分析顯得力不從心。下面介紹幾個(gè)更加便于缺失值分析的方法。

• 統(tǒng)計(jì)缺失值

>>>importpandasaspd
>>>missing=data.isnull().sum().reset_index().rename(columns={0:'missNum'})
>>>missing.head(10)

為方便展示，本例中只顯示前10個(gè)特征。從上面數(shù)據(jù)描述查看信息data.info()可以看出，本數(shù)據(jù)總計(jì)為689945條，從missNum中可以清洗看出每條特征變量的缺失情況：索引0-4為無(wú)缺失特征，索引8為缺失最少，而索引6則缺失超60萬(wàn)條。

• 計(jì)算缺失值比例

>>>missing['missRate']=missing['missNum']/data.shape[0]
>>>missing.head(10)

data.shape[0] 得到數(shù)據(jù)記錄總數(shù)。

missing.head(10) 只顯示前10條記錄。

• 按照缺失率排序顯示

代碼：

>>>miss_analy=missing[missing.missRate>0].sort_values(by='missRate',ascending=False)
>>>miss_analy.head(10)

miss_analy 存儲(chǔ)的是每個(gè)變量缺失情況的數(shù)據(jù)框。

• 缺失值可視化

matplotlib庫(kù)--條形圖

代碼：

>>>importmatplotlib.pyplotasplt
>>>importpylabaspl
>>>colors=['DeepSkyBlue','DeepPink','Yellow','LawnGreen','Aqua','DarkSlateGray']
>>>fig=plt.figure(figsize=(20,6))
>>>plt.bar(np.arange(miss_analy.shape[0]),list(miss_analy.missRate.values),align='center',color=colors)
>>>font={'family':'TimesNewRoman','weight':'normal','size':23,}
>>>plt.title('Histogramofmissingvalueofvariables',fontsize=20)
>>>plt.xlabel('variablesnames',font)
>>>plt.ylabel('missingrate',font)
#添加x軸標(biāo)簽，并旋轉(zhuǎn)90度
>>>plt.xticks(np.arange(miss_analy.shape[0]),list(miss_analy['index']))
>>>pl.xticks(rotation=90)
#添加數(shù)值顯示
>>>forx,yinenumerate(list(miss_analy.missRate.values)):
plt.text(x,y+0.08,'{:.2%}'.format(y),ha='center',rotation=90)
>>>plt.ylim([0,1.2])
#保存圖片
>>>fig.savefig('missing.png')
>>>plt.show()

bar(left, height, width=0.8, bottom=None, color=None, edgecolor=None, linewidth=None, tick_label=None, xerr=None, yerr=None, label = None, ecolor=None, align, log=False, **kwargs)

x:sequence of scalars 傳遞數(shù)值序列，指定條形圖中x軸上的刻度值。

height:scalar or sequence of scalars傳遞標(biāo)量或標(biāo)量序列，指定條形圖y軸上的高度。

width:scalar or array-like, optional,default: 0.8 指定條形圖的寬度，默認(rèn)為0.8.

bottom:scalar or array-like, optional, default: 0條形基的y坐標(biāo), 用于繪制堆疊條形圖。

align:{'center', 'edge'}, optional, default: 'center'

*"center": 在 x 位置上居中。*"edge": 用 x 位置對(duì)齊條的左邊。要對(duì)齊右邊緣上的條，請(qǐng)通過(guò)一個(gè)負(fù)的 width 和 "align='edge' "。

color:scalar or array-like, optional 指定條形圖的填充色。

edgecolor:scalar or array-like, optional 指定條形圖的邊框色。

linewidth:scalar or array-like, optional 指定條形圖邊框的寬度，如果指定為0，表示不繪制邊框。

tick_label:string or array-like,optional 指定條形圖的刻度標(biāo)簽。

xerr,yerr:scalar or array-like of shape(N,) or shape(2,N), optional,defaultNone

如果 not None，表示在條形圖的基礎(chǔ)上添加誤差棒；值是相對(duì)于數(shù)據(jù) +/- 誤差棒大小；*標(biāo)量: 對(duì)稱(chēng)的+/- 誤差棒值為所有條；*shape(N，): 每個(gè)bar對(duì)稱(chēng)+/- 誤差棒值；*shape(2,n): 為每個(gè)bar分別設(shè)置-和+ 誤差棒值。第一行包含較低的錯(cuò)誤，第二行包含上的錯(cuò)誤。* None:沒(méi)有錯(cuò)誤。(默認(rèn))

label:string or array-like, optional 指定條形圖的標(biāo)簽，一般用以添加圖例。

ecolor:scalar or array-like, optional, default: 'black'ecolor 指定條形圖誤差棒的顏色。*align：指定x軸刻度標(biāo)簽的對(duì)齊方式，默認(rèn)為'center'，表示刻度標(biāo)簽居中對(duì)齊，如果設(shè)置為'edge'，則表示在每個(gè)條形的左下角呈現(xiàn)刻度標(biāo)簽。

log:bool, optional, default: False 是否對(duì)坐標(biāo)軸進(jìn)行l(wèi)og變換。

**kwargs 關(guān)鍵字參數(shù)，用于對(duì)條形圖進(jìn)行其他設(shè)置，如透明度等。

missingno庫(kù)--矩陣圖、條形圖、熱圖、樹(shù)狀圖

mssingno庫(kù)提供了一個(gè)靈活且易于使用的缺失數(shù)據(jù)可視化和實(shí)用程序的小工具集，可以快速直觀地總結(jié)數(shù)據(jù)集的完整性。

• 矩陣圖

代碼：

>>>importmissingnoasmsno
>>>msno.matrix(data,labels=True)

msno.matrix(df,filter=None, n=0, p=0, sort=None, figsize=(25, 10), width_ratios=(15, 1), color=(0.25, 0.25, 0.25), fontsize=16, labels=None, sparkline=True, inline=False, freq=None, ax=None)

df:DataFrame, default None 被映射的 "DataFrame"。

filter: str, default None 用于熱圖的濾鏡。可以是"top"，"bottom"，或"None"(默認(rèn))之一。

n:int, default 0過(guò)濾后的數(shù)據(jù)格式中包含的最大列數(shù)。

P:int, default 0過(guò)濾后的數(shù)據(jù)框中列的最大填充百分比。

sort:str, default None 要應(yīng)用的行排序順序。可以是"ascending"、"descending"，或"None"(默認(rèn))。

figsize:tuple, default (25, 10) 顯示的圖形的大小。

fontsize:int, default 16圖形的字體大小。

labels:list, default None是否顯示列名。如果有的話(huà)，當(dāng)數(shù)據(jù)列數(shù)為50列或更少默認(rèn)為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)標(biāo)簽，超過(guò)50列時(shí)不使用標(biāo)簽。

sparkline:bool default True 是否顯示sparkline。

width_ratios:tuple default (15,1)矩陣的寬度與sparkline的寬度之比。如果"sparkline=False"，則不執(zhí)行任何操作。

color:default (0.25,0.25,0.25) 填充欄的顏色。

實(shí)際使用中，直接使用默認(rèn)值即能滿(mǎn)足大部分情況下的需求。如常用的參數(shù)labels能夠根據(jù)數(shù)據(jù)標(biāo)簽的數(shù)量自動(dòng)選擇參數(shù)值。

• 條形圖

---- 是針對(duì)標(biāo)簽列缺失值的簡(jiǎn)單可視化

代碼：

>>>msno.bar(data.iloc[:,0:18])#使用默認(rèn)參數(shù)即可

矩陣圖繪制參數(shù)簡(jiǎn)介：

msno.bar(df, figsize=(24, 10), fontsize=16, labels=None, log=False, color='dimgray', inline=False, filter=None, n=0, p=0, sort=None, ax=None,)

從參數(shù)列表中可以看出，條形圖與矩陣圖參數(shù)類(lèi)似，其中參數(shù)inline將在后面的版本中刪除，可以忽略。

"The 'inline' argument has been deprecated, and will be removed in a future version"

>>>msno.bar(data.iloc[:,0:18],sort='descending')

>>>importmatplotlib.pyplotasplt
>>>plt.style.use('seaborn')
>>>%matplotlibinline

• 熱圖

----相關(guān)性熱圖措施無(wú)效的相關(guān)性：一個(gè)變量的存在或不存在如何強(qiáng)烈影響的另一個(gè)的存在。

代碼：

>>>msno.heatmap(data.iloc[:,0:13])#使用默認(rèn)參數(shù)即可

兩個(gè)變量的無(wú)效相關(guān)范圍從-1（如果一個(gè)變量出現(xiàn)，另一個(gè)肯定沒(méi)有）到0（出現(xiàn)或不出現(xiàn)的變量對(duì)彼此沒(méi)有影響）到1（如果一個(gè)變量出現(xiàn)，另一個(gè)肯定也是）。

數(shù)據(jù)全缺失或全空對(duì)相關(guān)性是沒(méi)有意義的，所以就在圖中就沒(méi)有了，比如date列就沒(méi)有出現(xiàn)在圖中。

大于-1和小于1表示有強(qiáng)烈的正相關(guān)和負(fù)相關(guān)，但是由于極少數(shù)的臟數(shù)據(jù)所以并不絕對(duì)，這些例外的少數(shù)情況需要在數(shù)據(jù)加工時(shí)候予以注意。

熱圖方便觀察兩個(gè)變量間的相關(guān)性，但是當(dāng)數(shù)據(jù)集變大，這種結(jié)論的解釋性會(huì)變差。

• 樹(shù)狀圖

代碼：

>>>msno.dendrogram(data.iloc[:,0:18])

樹(shù)狀圖采用由scipy提供的層次聚類(lèi)算法通過(guò)它們之間的無(wú)效相關(guān)性（根據(jù)二進(jìn)制距離測(cè)量）將變量彼此相加。在樹(shù)的每個(gè)步驟中，基于哪個(gè)組合最小化剩余簇的距離來(lái)分割變量。變量集越單調(diào)，它們的總距離越接近0，并且它們的平均距離越接近零。

在0距離處的變量間能彼此預(yù)測(cè)對(duì)方，當(dāng)一個(gè)變量填充時(shí)另一個(gè)總是空的或者總是填充的，或者都是空的。

樹(shù)葉的高度顯示預(yù)測(cè)錯(cuò)誤的頻率。

和矩陣Matrix一樣，只能處理50個(gè)變量，但是通過(guò)簡(jiǎn)單的轉(zhuǎn)置操作即可處理更多更大的數(shù)據(jù)集。

這樣的統(tǒng)計(jì)計(jì)算以及可視化基本已經(jīng)看出哪些變量缺失，以及缺失比例情況，對(duì)數(shù)據(jù)即有個(gè)缺失概況。

缺失值處理思路

缺失值處理?法的選擇，主要依據(jù)是業(yè)務(wù)邏輯和缺失值占比，在對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響盡可能小的情況下，對(duì)缺失值進(jìn)行處理以滿(mǎn)足算法需求，所以要理解每個(gè)缺失值處理方法帶來(lái)的影響，下?的缺失值處理?法沒(méi)有特殊說(shuō)明均是對(duì)特征(列，變量)的處理。

• 丟棄

• 占?較多，如80%以上時(shí)，刪除缺失值所在的列如果某些行缺失值占比較多，或者缺失值所在字段是苛刻的必須有值的，刪除行。

#刪除‘col’列
>>>data.drop('col',axis=1,inplace=True)

#刪除數(shù)據(jù)表中含有空值的行
>>>data.dropna()

#丟棄某幾列有缺失值的行
>>>data.dropna(axis=0,subset=['a','b'],inplace=True)

#去掉缺失比例大于80%以上的變量
>>>data.dropna(thresh=len(data)*0.2,axis=1)

參數(shù)詳解：

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

inplace : bool, default False 如果為真，執(zhí)行就地操作并返回None。

subset : array-like, optional 要考慮沿著其他軸的標(biāo)簽，例如，如果您要?jiǎng)h除行，這些將是要包含的列的列表。

thresh : int, optional, default 'any' 只保留至少有thresh個(gè)非na值的行。

how : {'any'， 'all'}，default 'any' 確定是否從DataFrame中刪除了行或列至少有一個(gè)NA或全部NA。* 'any':如果有任何NA值，刪除行或列。* 'all':如果所有的值都是NA，刪除行或列。

axis : {0 or 'index', 1 or 'columns'}, default 0 確定包含缺失值的行或列是否為移除。* 0，或“索引”:刪除包含缺失值的行。* 1，或“columns”:刪除包含缺失值的列。

• 補(bǔ)全

• 占比一般，30%-80%時(shí)，將缺失值作為單獨(dú)的?個(gè)分類(lèi)如果特征是連續(xù)的，則其他已有值分箱如果特征是分類(lèi)的，考慮其他分類(lèi)是否需要重分箱

1. 1. 等深分箱法（統(tǒng)一權(quán)重法): 將數(shù)據(jù)集按記錄（行數(shù)）分箱，每箱具有相同的記錄數(shù)（元素個(gè)數(shù)）。每箱記錄數(shù)稱(chēng)為箱子深度（權(quán)重）。
   2. 等寬分箱法（統(tǒng)一區(qū)間法): 使數(shù)據(jù)集在整個(gè)屬性值的區(qū)間上平均分布，即每個(gè)箱的區(qū)間范圍（箱子寬度）是一個(gè)常量。
   3. 用戶(hù)自定義區(qū)間：當(dāng)用戶(hù)明確希望觀察某些區(qū)間范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)時(shí)，可根據(jù)需要自定義區(qū)間。

• 占?比少，10%-30%時(shí)，一般使用模型法，基于已有的其他字段，將缺失字段作為目標(biāo)變量進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而得到最為可能的不全值。連續(xù)型變量用回歸模型補(bǔ)全；分類(lèi)變量用分類(lèi)模型補(bǔ)全。如進(jìn)行多重插補(bǔ)、KNN算法填充、隨機(jī)森林填補(bǔ)法，我們認(rèn)為若干特征之間有相關(guān)性的，可以相互預(yù)測(cè)缺失值。

# interpolate()插值法，缺失值前后數(shù)值的均值，但是若缺失值前后也存在缺失，則不進(jìn)行計(jì)算插補(bǔ)。
>>>data['a']=data['a'].interpolate()

#用前面的值替換,當(dāng)?shù)谝恍杏腥笔е禃r(shí)，該行利用向前替換無(wú)值可取，仍缺失
>>>data.fillna(method='pad')

#用后面的值替換，當(dāng)最后一行有缺失值時(shí)，該行利用向后替換無(wú)值可取，仍缺失
>>>data.fillna(method='backfill')#用后面的值替換

B. 多重插補(bǔ)法

>>>fromscipy.interpolateimportlagrange
>>>x=[1,2,3,4,7]
>>>y=[5,7,10,3,9]
>>>f=lagrange(x,y)
'numpy.lib.polynomial.poly1d'>4
#這一行是輸出a的類(lèi)型，以及最高次冪。

>>>print(f)
432
0.5472x-7.306x+30.65x-47.03x+28.13
#第一行和第二行就是插值的結(jié)果，顯示出的函數(shù)。第二行的數(shù)字是對(duì)應(yīng)下午的x的冪，

>>>print(f(1),f(2),f(3))
5.0000000000000077.00000000000001410.00000000000005
#此行是代入的x值，得到的結(jié)果。即用小括號(hào)f(x)的這種形式，可以直接得到計(jì)算結(jié)果。

>>>print(f[0],f[2],f[3])
28.1333333333333430.65277777777778-7.3055555555555545
#此行是提取出的系數(shù)。即可以用f[a]這種形式，來(lái)提取出來(lái)對(duì)應(yīng)冪的系數(shù)。

拉格朗日插值法 from scipy.interpolate import lanrange對(duì)于空間上已知的n個(gè)點(diǎn)（無(wú)兩點(diǎn)在一條直線(xiàn)上）可以找到一個(gè) n-1 次多項(xiàng)式 ，使得多項(xiàng)式曲線(xiàn)過(guò)這個(gè)點(diǎn)。

需滿(mǎn)?的假設(shè)：MAR:Missing At Random，數(shù)據(jù)缺失的概率僅和已觀測(cè)的數(shù)據(jù)相關(guān)，即缺失的概率與未知的數(shù)據(jù)無(wú)關(guān)，即與變量的具體數(shù)值無(wú)關(guān)。迭代(循環(huán))次數(shù)可能的話(huà)超過(guò)40，選擇所有的變量甚至額外的輔助變量。

>>>fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier,KNeighborsRegressor
>>>defKNN_filled_func(X_train,y_train,X_test,k=3,dispersed=True):
..."""
...X_train為目標(biāo)列中不含缺失值的數(shù)據(jù)（不包括目標(biāo)列）
...y_train為不含缺失值的目標(biāo)標(biāo)簽
...X_test為目標(biāo)列中為缺失值的數(shù)據(jù)（不包括目標(biāo)列）
..."""
...ifdispersed:
...KNN=KNeighborsClassifier(n_neighbors=k,weights="distance")
...else:
...KNN=KNeighborsRegressor(n_neighbors=k,weights="distance")
...KNN.fit(X_train,y_train)
...returnX_test.index,KNN.predict(X_test)

D. 隨機(jī)森林填補(bǔ)法

>>>fromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressor,RandomForestClassifier
>>>defRF_filled_func(X_train,y_train,X_test,k=3,dispersed=True):
..."""
...X_train為目標(biāo)列中不含缺失值的數(shù)據(jù)（不包括目標(biāo)列）
...y_train為不含缺失值的目標(biāo)標(biāo)簽
...X_test為目標(biāo)列中為缺失值的數(shù)據(jù)（不包括目標(biāo)列）
..."""
...ifdispersed:
...rf=RandomForestRegressor()
...else:
...rf=RandomForestClassifier()
...rf.fit(X_train,y_train)
...returnX_test.index,rf.predict(X_test)

• 占?較少，10%以下，一般使用統(tǒng)計(jì)法（連續(xù)型變量用均值、中位數(shù)、加權(quán)均值；分類(lèi)型變量用眾數(shù)）。

1. 平均值適用于近似正態(tài)分布數(shù)據(jù)，觀測(cè)值較為均勻散布均值周?chē)?/span>

2. 中位數(shù)適用于偏態(tài)分布或者有離群點(diǎn)數(shù)據(jù)，中位數(shù)是更好地代表數(shù)據(jù)中心趨勢(shì)；

3. 眾數(shù)一般用于類(lèi)別變量，無(wú)大小、先后順序之分。

pandas 內(nèi) df.fillna() 處理缺失值

#均值填充
>>>data['col']=data['col'].fillna(data['col'].means())
#中位數(shù)填充
>>>data['col']=data['col'].fillna(data['col'].median())
#眾數(shù)填充
>>>data['col']=data['col'].fillna(stats.mode(data['col'])[0][0])

• sklearn.preprocessing.Imputer() 處理缺失值

>>>fromsklearn.preprocessingimportImputer
>>>imr=Imputer(missing_values='NaN',strategy='mean',axis=0)
>>>imputed_data=pd.DataFrame(imr.fit_transform(df.values),columns=df.columns)
>>>imputed_data

此外還有結(jié)合實(shí)際，運(yùn)用專(zhuān)家補(bǔ)全。

• 真值轉(zhuǎn)化法

  認(rèn)為缺失值本身以一種數(shù)據(jù)分布規(guī)律存在。將變量的實(shí)際值和缺失值都作為輸入維度參與后續(xù)數(shù)據(jù)處理和模型計(jì)算中。

• 不處理

  對(duì)于一些模型對(duì)缺失值有容忍度或靈活處理方法，可不處理缺失值。如KNN、決策樹(shù)、隨機(jī)森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、樸素貝葉斯、DBSCAN等。