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python 缺失值处理的方法（Imputation）

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下面是python缺失值处理方法（Imputation）的完整攻略：

什么是缺失值？

缺失值是指在数据集中缺少某些值的数据点。通常用NaN（not a number）来表示，当使用pandas加载数据时，pandas会自动识别这些值的类型。

缺失值处理（Imputation）

缺失值处理主要有三种方法：删除、插值和回归。

删除

如果缺失值比例较低，可以考虑删除缺失值。删除行的方法非常简单，只需使用pandas的dropna()函数即可。下面是一个示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': ['foo', 'foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar', 'bar',],
    'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'one', 'one', 'two', 'two',],
    'C': [1.0, 2, NaN, 4, 6, 7, NaN, 9],
    'D': [2, 4, NaN, 8, 10, 12, NaN, 16]
})

df = df.dropna()
print(df)

插值

如果缺失值比例较高，或者删除缺失值后数据量过小，可以考虑插值。插值的方法有很多种，包括线性插值、多项式插值、样条插值等。下面是两个示例：

线性插值

使用pandas中的interpolate()函数进行线性插值处理。下面是一个示例：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'A': ['foo', 'foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar', 'bar',],
    'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'one', 'one', 'two', 'two',],
    'C': [1.0, 2, np.nan, 4, 6, 7, np.nan, 9],
    'D': [2, 4, np.nan, 8, 10, 12, np.nan, 16]
})

df['C'] = df['C'].interpolate()
df['D'] = df['D'].interpolate()
print(df)

多项式插值

使用scipy中的interp1d函数进行多项式插值，下面是一个示例：

from scipy.interpolate import interp1d

# 构造样本数据
x = np.linspace(-4, 4, 9)
y = np.sin(x)

# 添加一些缺失值
y_with_nans = np.where(np.random.random(len(y)) > 0.5, y, np.nan)

# 多项式插值
f = interp1d(x, y_with_nans, kind='cubic')

# 绘制图像
import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(x, y_with_nans, 'bo')
plt.plot(x, y, 'k')
plt.plot(np.linspace(-4, 4, 100), f(np.linspace(-4, 4, 100)), 'r')
plt.show()

回归

如果数据集中缺失值过多，或者插值后效果不理想，可以考虑使用回归模型预测缺失值。回归模型可以根据其他特征和目标变量来预测缺失值。常用的回归模型包括线性回归、逻辑回归、决策树等。

总结

以上就是python缺失值处理的方法（Imputation）的完整攻略，包括了删除、插值和回归三种处理方法的原理及示例，希望能帮助到你。

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