在数据分析中，对缺失值解决方案的分析

本文主要是介绍在数据分析中，对缺失值解决方案的分析，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

1. 删除缺失值

• 使用dropna函数来删除空值，具体用法如下

  # 函数用法
  df.dropna(    axis=0,     how='any',     inplace=True,     subset=['列名',...],    thresh=10
  )
  ​
  df.drop() # 按列删除

• dropna函数参数解释

  • axis=0

    • 可选参数 ，默认为0按行删

    • 0, or 'index'：删除包含缺失值的行

    • 1, or 'columns'：删除包含缺失值的列

  • how='any'

    • 可选参数，默认为any

    • any: 如果存在NA值，则删除该行或列

    • all: 如果所有值都是NA，则删除该行或列

  • inplace=False

    • 可选参数，不建议使用这个参数

    • 默认False, 不对原数据集进行修改

    • inplce=True，对原数据集进行修改

  • subset接收一个列表

    • 接收一个列表，列表中的元素为列名: 对特定的列进行缺失值删除处理

  • thresh=n

    • 可选参数

    • 参数值为int类型，按行去除NaN值，去除NaN值后该行剩余数值的数量（列数）大于等于n，便保留这一行

2.缺失值替换

• Pandas 的 fillna 方法：

  • 常数填充：用指定的常数填充缺失值。

    df['column'].fillna(value, inplace=True)

  • 前向填充：用前一个有效值填充缺失值。

    df['column'].fillna(method='ffill', inplace=True)

  • 后向填充：用后一个有效值填充缺失值。

    df['column'].fillna(method='bfill', inplace=True)

  • 使用均值、中位数或众数填充：

    df['column'].fillna(df['column'].mean(), inplace=True) # 均值 df['column'].fillna(df['column'].median(), inplace=True) # 中位数 df['column'].fillna(df['column'].mode()[0], inplace=True) # 众数

• Pandas 的 interpolate 方法：

  • 线性插值填充缺失值。

    df['column'].interpolate(method='linear', inplace=True)

• Scikit-learn 的 SimpleImputer：

  • 使用均值、中位数或众数填充：

    from sklearn.impute import SimpleImputer imputer = SimpleImputer(strategy='mean') # 或者 'median', 'most_frequent' df['column'] = imputer.fit_transform(df[['column']])

        选择填充缺失值的方法取决于具体的数据和分析的需求。例如，对于时间序列数据，使用前向或后向填充可能更合理；而对于非时间序列数据，使用均值、中位数或众数填充可能更合适。

这篇关于在数据分析中，对缺失值解决方案的分析的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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