数据处理之缺失值填充

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1. 概述

首先对数据缺失的原因、类型以及处理方法做一个简单地总结，如下图所示：

2. 直接删除法

当缺失值的个数只占整体很小一部分的时候，可直接删除缺失值（行）。但是如果缺失值占比比较大，这种直接删除缺失值的处理方法就会丢失重要信息。

直接删除法处理缺失值时，需要检测样本总体中缺失值的个数。Python中统计缺失值的方法如下（下面结合具体数据集，直接上代码）：

import numpy as np
import pandas as pd
data = pd.read_csv('1.csv')    # 需要具体数据（公开的海藻数据集）请留言，并附上邮箱！
data.head()

null_all = data.isnull().sum()      # 检测缺失值个数（方法1）
null_all

data.info()                         # 检测缺失值个数（方法2）

# new_data = data.dropna()                       # 1--删除存在缺失值的行
# new_data = data.dropna(subset=['C1','Chla'])   # 2--删除指定列存在缺失值的行
new_data = data.dropna(thresh=15)                # 3--删除行属性值不足k个的行(即删除缺失元素比较多的行-->n-15)
new_data.info()

3. 前填充/后填充

import numpy as np
import pandas as pd
data = pd.read_csv('1.csv')  
data[50:60]       # 展示缺失值情况

data = data.fillna(method='ffill')    # ffill---前填充；bfill--后填充
data[50:60]

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4. 均值、众数、中位数填充

通常可以根据样本之间的相似性（中心趋势）填补缺失值，通常使用能代表变量中心趋势的值进行填补，代表变量中心趋势的指标包括 平均值(mean)、中位数(median)、众数(mode) 等，那么我们采用哪些指标来填补缺失值呢？

（4.1）方法一（.fillna()）

import numpy as np
import pandas as pd
data = pd.read_csv('1.csv')  

data['C1'] = data['C1'].fillna(data['C1'].mean())  # 均值填充：.mean()--->.median()--->.mode()
data[50:60]

注：当使用众数进行填充时，需特别注意众数不存在或者多于一个的情况！

（4.2）方法二（SimpleImputer）

SimpleImputer 提供了缺失数值处理的基本策略，比如使用缺失数值所在行或列的均值、中位数、众数来替代缺失值。

import numpy as np
import pandas as pd
data = pd.read_csv('1.csv') 

# from sklearn.preprocessing import Imputer    # scikit-learn （较早版本）
from sklearn.impute import SimpleImputer       # scikit-learn  0.22.2（最新版）

imputer = SimpleImputer(strategy='mean')
imputer = imputer.fit(data.iloc[:,3:].values)
imputer_data = pd.DataFrame(imputer.transform(data.iloc[:,3:].values),columns=data.columns[3:])

imputer_data[53:64]

5. 插值法

interpolate() 插值法，计算的是缺失值前一个值和后一个值的平均数。

import numpy as np
import pandas as pd
data = pd.read_csv('1.csv') 

data['C1'] = data_5['C1'].interpolate()
data[53:63]

6. KNN填充（均值）

为了实现KNN填充，我们先通过其他方法处理缺失值比较少的数据（因为该方法必须借助于其他非缺失数据寻找最邻近的数据，然后进行加权平均求值填充的），得到如下特征数据:

（6.1）from fancyimpute import KNN

首先需要安装第三方包----fancyimpute，此包的安装比较费劲（尤其在windows下，这里的坑有点深啊）！
【1】包的下载（7包+1软件）

• 链接：https://pan.baidu.com/s/1CUfiaEyE-k4G560L2JsOYQ
• 提取码：nriv

【2】包的安装（for windows）

• pip install D:\fancyimpute\包1
• pip install D:\fancyimpute\包2
• pip install D:\fancyimpute\包3
• pip install D:\fancyimpute\包4
• pip install D:\fancyimpute\包5
• pip install D:\fancyimpute\包6
• pip install D:\fancyimpute\fancyimpute-0.5.4.tar.gz

【3】可能会出现如下报错

• ERROR: tensorflow 2.1.0 has requirement scipy==1.4.1; python_version >= “3”, but you’ll have scipy 1.1.0 which is incompatible.
• ERROR: tensorflow 2.1.0 has requirement six>=1.12.0, but you’ll have six 1.11.0 which is incompatible.
• ERROR: Cannot uninstall ‘wrapt’. It is a distutils installed project and thus we cannot accurately determine which files belong to it which would lead to only a partial uninstall.

【4】不要怕，继续往下安装

• pip install --upgrade scipy==1.4.1
• pip install --upgrade six==1.12.0
• pip install wrapt --ignore-installed

【5】哇塞，咋还有可能出错

• ImportError: Could not find the DLL(s) ‘msvcp140_1.dll’

【6】没办法，继续安装

• 继续安装网盘下载中的vc_redist.x64.exe 就好了

哎，终于可以继续写代码了！！！

data = pd.read_csv('1.csv')

# 插值填充缺失值少的特征
data['mxPH'] = data['mxPH'].interpolate()
data['MNO2'] = data['MNO2'].interpolate()
data['NO3'] = data['NO3'].interpolate()
data['NH4'] = data['NH4'].interpolate()
data['Opo4'] = data['Opo4'].interpolate()
data['PO4'] = data['PO4'].interpolate()

data.info()

new_data = data.iloc[:,3:11]
new_data[53:64]

from fancyimpute import KNN    # 事先安装：fancyimpute

fill_knn = KNN(k=3).fit_transform(new_data)
new_data = pd.DataFrame(fill_knn,columns=data.columns[3:11])

new_data[53:64]

（6.2）from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor

data = pd.read_csv('1.csv')

# 插值填充缺失值少的特征
data['mxPH'] = data['mxPH'].interpolate()
data['MNO2'] = data['MNO2'].interpolate()
data['NO3'] = data['mxPH'].interpolate()
data['NH4'] = data['MNO2'].interpolate()
data['Opo4'] = data['mxPH'].interpolate()
data['PO4'] = data['MNO2'].interpolate()

C1_data = data[['mxPH','MNO2', 'NO3', 'NH4', 'Opo4', 'PO4', 'C1']]
C1_data[53:64]

known_C1 = C1_data[C1_data.C1.notnull()]
unknown_C1 = C1_data[C1_data.C1.isnull()]、

import numpy as np

y = known_C1.iloc[:, 6]
y_train = np.array(y)

X = known_C1.iloc[:, :6]
X_train = np.array(X)

X_test = np.array(unknown_C1.iloc[:, :6])
y_test = np.array(unknown_C1.iloc[:, 6])

from sklearn.neighbors import  KNeighborsRegressor
clf = KNeighborsRegressor(n_neighbors = 6, weights = "distance").fit(X_train,y_train)

y_test = clf.predict(X_test)
y_test

7. 随机森林填充

上面啰嗦了很多了，直接上代码吧！

data = pd.read_csv('1.csv')

data.mxPH = data.mxPH.fillna(data.mxPH.mean())
data.MNO2 = data.MNO2.fillna(data.MNO2.mean())

C1_data = data[['mxPH','MNO2', 'C1']]
C1_data[53:64]

known_C1 = C1_data[C1_data.C1.notnull()]
unknown_C1 = C1_data[C1_data.C1.isnull()]

import numpy as np
y = known_C1.iloc[:, 2]
y = np.array(y)

X = known_C1.iloc[:, :2]
X = np.array(X)

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

rfr = RandomForestRegressor(random_state=0, n_estimators=200, n_jobs=-1)
rfr.fit(X, y)

data.loc[(data.C1.isnull()), 'C1'] = rfr.predict(unknown_C1.iloc[:, :2])
data[53:64]

8. 小结

• 暂时先写到这吧，有点累了，休息！！（后续再继续补充新方法）
• 类似的下一篇准备介绍一下数据特征工程的一些方法，让我们一起期待吧！！

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