3000字详解四种常用的缺失值处理方法
3000字详解四种常用的缺失值处理方法
在数据处理中，缺失值是一个常见的问题。如何处理这些缺失值，直接影响到后续的数据分析和建模效果。本文将详细介绍四种常用的缺失值处理方法，包括删除、填充等策略，并通过代码示例展示具体操作。
对于缺失值的处理大致可分为以下三方面：
- 不处理
- 删除含有缺失值的样本
- 填充缺失值
不处理应该是效果最差的了，删除虽然可以有效处理缺失值，但是会损伤数据集，好不容易统计的数据因为一个特征的缺失说删就删实在说不过去。填充缺失值应该是最常用且有效的处理方式了，下面介绍四种处理缺失值的常用Tips。
作者自己构建了一个简易的含有缺失值的DataFrame，所有操作都基于这个数据集进行。
1. 删除缺失值
删除虽说是一个可行的方式，但肯定是不能随便删除的，比如一个样本中仅有一个特征的值缺失，这样的情况下填充取得的效果一定会优于删除，所以在删除缺失值时，我们需要一个衡量的标准。
删除的方式无非有两种，一是删除缺失值所在行，也就是含有缺失值的样本；二就是删除缺失值所在列，也就是含有缺失值的特征，下面以后者为例。
首先需要确定的是删除的标准是什么？比如一个特征的缺失值所占比例已经超过了50%，如果选择填充的话，就表明该特征超五成的值都是自己猜测填入的，导致误差可能比删除这个特征还要大。
def find_missing(data):
（注：原文代码未完整展示，实际生产时应补充完整代码）
2. 填充缺失值
填充缺失值是一种更常用且有效的方法。常见的填充方式有以下几种：
- 使用统计量填充（如均值、中位数、众数）
- 使用预测模型填充
- 使用特定值填充（如0、-1等）
使用统计量填充
这种方法适用于数值型特征。例如，可以使用均值、中位数或众数来填充缺失值。
data.fillna(data.mean(), inplace=True)
使用预测模型填充
这种方法更复杂，但效果通常也更好。可以使用其他特征来预测缺失值。例如，可以使用回归模型来预测数值型特征的缺失值，使用分类模型来预测类别型特征的缺失值。
使用特定值填充
这种方法适用于任何类型的特征。例如，可以使用0、-1等特定值来填充缺失值。但是，这种方法可能会引入偏差，因此需要谨慎使用。
3. 使用插值法填充
插值法是一种基于已有数据点来估计缺失值的方法。常见的插值方法有线性插值、多项式插值等。
data.interpolate(method='linear', inplace=True)
4. 使用KNN填充
K近邻（KNN）方法可以用来填充缺失值。基本思想是找到与缺失值最相似的K个样本，然后用这K个样本的平均值来填充缺失值。
from sklearn.impute import KNNImputer
imputer = KNNImputer(n_neighbors=5)
data_imputed = pd.DataFrame(imputer.fit_transform(data), columns=data.columns)
总结
处理缺失值是数据预处理中的一个重要环节。不同的方法适用于不同的场景，需要根据具体的数据和业务需求来选择合适的方法。在实际应用中，往往需要尝试多种方法，以找到最佳的解决方案。
本文介绍了四种常用的缺失值处理方法，包括删除、填充、插值和KNN填充。每种方法都有其优缺点，需要根据具体情况进行选择。希望本文能帮助读者更好地理解和处理数据中的缺失值问题。