Python sklearn与pandas实现缺失值数据预处理流程详解

介绍

在进行数据分析时，我们往往会发现数据集中出现了缺失值。缺失值是指在数据集中出现了空缺或者不存在的数值，缺失值的出现会影响到我们对数据集进行分析的准确性。因此，我们需要对缺失值进行预处理，以便更好地进行数据分析。

本文将详细介绍如何使用Python中的Sklearn和Pandas库实现缺失值数据的预处理。我们将介绍两种常见的缺失值处理方法，分别是：

1. 删除法：删除包含缺失值的数据记录
2. 填补法：使用特定的方法对缺失值进行填补

通过本文的学习，您将掌握如何使用Python中的Sklearn和Pandas库对数据集进行完整的缺失值处理流程。

数据集介绍

本文中使用的数据集为一个简单的鸢尾花数据集，该数据集包含150条数据记录，每条记录包含四个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。我们将使用该数据集来进行示例演示。

删除法

删除法是指直接将包含缺失值的数据记录删除。删除法的优点是简单直接，删除掉的数据记录对机器学习模型的影响也不会太大。但是，如果数据集中包含了大量的缺失值，那么删除这些数据记录可能会对机器学习模型的准确性产生较大的影响。

首先，我们需要先加载数据集：

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)

接下来，我们需要在数据集中增加一些缺失值：

import numpy as np

# 在观察值中增加缺失值
df.iloc[::2, :2] = np.nan

在代码中，我们使用了Pandas的iloc方法来选取数据集的前两列，并使用NumPy的nan方法将这些位置赋值为缺失值。

接下来，我们需要使用Pandas的dropna()方法对数据集进行删除法的缺失值处理：

# 缺失值删除法
df_drop = df.dropna()

在代码中，我们使用Pandas的dropna()方法删除包含缺失值的数据记录，并将处理后的数据集赋值给一个新的变量df_drop。

填补法

填补法是指使用特定的方法，如均值或中位数等，对缺失值进行填补。填补法的优点是可以使用样本中的其他信息对缺失值进行估计，填补后不会影响到数据集的样本量，适用于缺失值较少的情况。但是对于缺失值较多的情况，缺失值填补的方法可能会对机器学习模型产生较大的影响。

首先，我们需要先加载数据集：

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)

接下来，我们需要在数据集中增加一些缺失值：

import numpy as np

# 在观察值中增加缺失值
df.iloc[::2, :2] = np.nan

在代码中，我们使用了Pandas的iloc方法来选取数据集的前两列，并使用NumPy的nan方法将这些位置赋值为缺失值。

我们将使用Pandas中的fillna()方法对数据集进行填补法的处理。我们可以使用各种方法来填补缺失值，比如：

• 使用均值进行填补：df_fill = df.fillna(df.mean())
• 使用中位数进行填补：df_fill = df.fillna(df.median())
• 使用众数进行填补：df_fill = df.fillna(df.mode())
• 使用前向填充进行填补：df_fill = df.fillna(method='ffill')
• 使用后向填充进行填补：df_fill = df.fillna(method='bfill')

下面我们将以使用均值进行填补为例进行说明：

# 缺失值填补法（均值）
df_fill = df.fillna(df.mean())

在代码中，我们使用Pandas的fillna()方法对包含缺失值的列使用均值进行填补，最后将处理后的数据集赋值给变量df_fill。

总结

在本文中，我们介绍了使用Python中的Sklearn和Pandas库对缺失值进行预处理的方法，详细介绍了删除法和填补法这两种常见的缺失值处理方法，并针对每种方法给出了示例代码。在实际应用中，我们应根据数据集的情况选择适当的缺失值处理方法，以便更好地进行数据分析。