python sklearn与pandas实现缺失值数据预处理流程详解

python sklearn与pandas实现缺失值数据预处理流程详解

注:代码用 jupyter notebook跑的,分割线线上为代码,分割线下为运行结果

1.导入库生成缺失值

通过pandas生成一个6行4列的矩阵,列名分别为'col1','col2','col3','col4',同时增加两个缺失值数据。

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.impute import SimpleImputer #生成缺失数据 df=pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),columns=['col1','col2','col3','col4']) #生成一份数据 #增加缺失值 df.iloc[1:2,1]=np.nan df.iloc[4,3]=np.nan df

        col1        col2        col3        col4
0    -0.480144    1.463995    0.454819    -1.531419
1    -0.418552       NaN        -0.931259    -0.534846
2    -0.028083    -0.420394    0.925346    0.975792
3    -0.144064    -0.811569    -0.013452    0.110480
4    -0.966490    -0.822555    0.228038    NaN
5    -0.017370    -0.538245    -2.083904    0.230733

2.查看哪些值缺失(第2行第2列,第5行第4列)

nan_all=df.isnull() #获得所有数据中的nan nan_all

    col1    col2    col3    col4
0    False    False    False    False
1    False    True    False    False
2    False    False    False    False
3    False    False    False    False
4    False    False    False    True
5    False    False    False    False

3 any()方法来查找含有至少1个缺失值的列,all()方法来查找全部缺失值的列

#使用any方法 nan_col1=df.isnull().any() #获得含有nan的列 print(nan_col1)

col1    False
col2     True
col3    False
col4     True
dtype: bool

#使用all方法 nan_col2=df.isnull().all() #获得全部为nan的列 print(nan_col2)

col1    False
col2    False
col3    False
col4    False
dtype: bool

4.法一:直接丢弃缺失值

df1=df.dropna()#直接丢弃含有nan的行记录 df1

col1    col2    col3    col4
0    -0.480144    1.463995    0.454819    -1.531419
2    -0.028083    -0.420394    0.925346    0.975792
3    -0.144064    -0.811569    -0.013452    0.110480
5    -0.017370    -0.538245    -2.083904    0.230733

5.法二:使用sklearn将缺失值替换为特定值

首先通过SimpleImputer创建一个预处理对象,缺失值替换方法默认用均值替换,及strategy=mean,还可以使用中位数median,众数most_frequent进行替换,接着使用预处理对象的fit_transform对df进行处理,代码如下:

#使用sklearn将缺失值替换为特定值 nan_mean=SimpleImputer(strategy='mean') #用均值填补 nan_median=SimpleImputer(strategy='median') #用中位数填补 nan_0=SimpleImputer(strategy='constant',fill_value=0) #用0填补 #应用模型 nan_mean_result=nan_mean.fit_transform(df) nan_median_result=nan_median.fit_transform(df) nan_0_result=nan_0.fit_transform(df) print(nan_mean_result) print(nan_median_result) print(nan_0_result)

 [-0.48014389  1.46399462  0.45481856 -1.53141863]
 [-0.4185523  -0.22575384 -0.93125874 -0.53484561]
 [-0.02808329 -0.42039426  0.925346    0.97579191]
 [-0.14406438 -0.81156913 -0.0134516   0.11048025]
 [-0.96649028 -0.82255505  0.22803842 -0.14985173]
 [-0.01737047 -0.53824538 -2.0839036   0.23073341]
 
 [-0.48014389  1.46399462  0.45481856 -1.53141863]
 [-0.4185523  -0.53824538 -0.93125874 -0.53484561]
 [-0.02808329 -0.42039426  0.925346    0.97579191]
 [-0.14406438 -0.81156913 -0.0134516   0.11048025]
 [-0.96649028 -0.82255505  0.22803842  0.11048025]
 [-0.01737047 -0.53824538 -2.0839036   0.23073341]
 
 [-0.48014389  1.46399462  0.45481856 -1.53141863]
 [-0.4185523   0.         -0.93125874 -0.53484561]
 [-0.02808329 -0.42039426  0.925346    0.97579191]
 [-0.14406438 -0.81156913 -0.0134516   0.11048025]
 [-0.96649028 -0.82255505  0.22803842  0.        ]
 [-0.01737047 -0.53824538 -2.0839036   0.23073341]

6.法三:使用pandas将缺失值替换为特定值

pandas对缺失值处理方法是df.fillna(),该方法的两个主要参数是value和method。前者通过固定或手动指定的值替换缺失值,后者使用pandas提供的方法替换缺失值。以下是method支持的方法:

(1)pad和ffill:使用前面的值替换缺失值

(2)backfill和bfill:使用后面的值替换缺失值

(3)大多数情况下用均值、众数、中位数的方法较为常用

#使用pandas将缺失值替换为特定值 nan_result_pd1=df.fillna(method='backfill') nan_result_pd2=df.fillna(method='bfill',limit=1)#用后面的值替换缺失值,限制每列只能替换一个缺失值 nan_result_pd3=df.fillna(method='pad') nan_result_pd4=df.fillna(0) nan_result_pd5=df.fillna({'col2':1.1,'col4':1.2}) #手动指定两个缺失值分别为1.1,1.2 nan_result_pd6=df.fillna(df.mean()['col2':'col4']) nan_result_pd7=df.fillna(df.median()['col2':'col4']) print(nan_result_pd1) print(nan_result_pd2) print(nan_result_pd3) print(nan_result_pd4) print(nan_result_pd5) print(nan_result_pd6) print(nan_result_pd7)

  col1      col2      col3      col4
0 -0.480144  1.463995  0.454819 -1.531419
1 -0.418552 -0.420394 -0.931259 -0.534846
2 -0.028083 -0.420394  0.925346  0.975792
3 -0.144064 -0.811569 -0.013452  0.110480
4 -0.966490 -0.822555  0.228038  0.230733
5 -0.017370 -0.538245 -2.083904  0.230733
       col1      col2      col3      col4
0 -0.480144  1.463995  0.454819 -1.531419
1 -0.418552 -0.420394 -0.931259 -0.534846
2 -0.028083 -0.420394  0.925346  0.975792
3 -0.144064 -0.811569 -0.013452  0.110480
4 -0.966490 -0.822555  0.228038  0.230733
5 -0.017370 -0.538245 -2.083904  0.230733
       col1      col2      col3      col4
0 -0.480144  1.463995  0.454819 -1.531419
1 -0.418552  1.463995 -0.931259 -0.534846
2 -0.028083 -0.420394  0.925346  0.975792
3 -0.144064 -0.811569 -0.013452  0.110480
4 -0.966490 -0.822555  0.228038  0.110480
5 -0.017370 -0.538245 -2.083904  0.230733
       col1      col2      col3      col4
0 -0.480144  1.463995  0.454819 -1.531419
1 -0.418552  0.000000 -0.931259 -0.534846
2 -0.028083 -0.420394  0.925346  0.975792
3 -0.144064 -0.811569 -0.013452  0.110480
4 -0.966490 -0.822555  0.228038  0.000000
5 -0.017370 -0.538245 -2.083904  0.230733
       col1      col2      col3      col4
0 -0.480144  1.463995  0.454819 -1.531419
1 -0.418552  1.100000 -0.931259 -0.534846
2 -0.028083 -0.420394  0.925346  0.975792
3 -0.144064 -0.811569 -0.013452  0.110480
4 -0.966490 -0.822555  0.228038  1.200000
5 -0.017370 -0.538245 -2.083904  0.230733
       col1      col2      col3      col4
0 -0.480144  1.463995  0.454819 -1.531419
1 -0.418552 -0.225754 -0.931259 -0.534846
2 -0.028083 -0.420394  0.925346  0.975792
3 -0.144064 -0.811569 -0.013452  0.110480
4 -0.966490 -0.822555  0.228038 -0.149852
5 -0.017370 -0.538245 -2.083904  0.230733
       col1      col2      col3      col4
0 -0.480144  1.463995  0.454819 -1.531419
1 -0.418552 -0.538245 -0.931259 -0.534846
2 -0.028083 -0.420394  0.925346  0.975792
3 -0.144064 -0.811569 -0.013452  0.110480
4 -0.966490 -0.822555  0.228038  0.110480
5 -0.017370 -0.538245 -2.083904  0.230733

另外,如果是直接替换为特定值,也可以考虑用pandas的replace功能,例如本示例可直接使用df.replace(np.nan,0),这种方法简单粗暴,但也能达到效果。当然replace的出现是为了解决各种替换用的,缺失值只是其中一种应用而已。

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