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【数据分析处理之缺失值】

news 来源：原创 2025/7/20 22:00:27

文章目录

一、缺失值的影响
- 1. 统计分析的偏差
- 2. 机器学习模型的性能下降
- 3. 数据质量和可信度下降
- 4. 数据利用率降低
- 5. 增加数据预处理的复杂度
二、识别缺失值
- 1. 使用工具识别缺失值
- 2. 可视化缺失数据
三、处理缺失值的策略
- 1. 删除含缺失值的行或列
- 2. 填充缺失值
- - a. 用常数填充
  - b. 用统计数据填充（如均值、中位数）
  - c. 使用模型预测缺失值
四、选择合适的处理方法
- 1. 缺失值的类型
- 2. 缺失值的量和分布
- 3. 数据的重要性
- 4. 分析或模型的目标
- 5. 可用的资源和时间

一、缺失值的影响

在进行数据分析和机器学习项目时，经常会遇到包含缺失值的数据集。缺失值的存在不仅会影响数据分析的整体质量，还可能导致一系列的问题，影响最终的分析结果和决策过程。

1. 统计分析的偏差

当数据中存在缺失值时，进行统计分析（如计算均值、中位数、方差等）将不再准确。例如，如果忽略了缺失值直接计算均值，那么结果可能会高估或低估实际值。这是因为缺失的数据可能不是随机缺失，它们可能具有某种模式或依赖性，这直接影响统计推断的有效性和准确性。

2. 机器学习模型的性能下降

大多数机器学习算法无法直接处理缺失值。如果直接将包含缺失值的数据用于训练模型，可能会导致模型训练失败或模型性能显著下降。即使某些算法如决策树（Random Forests、XGBoost等）能够处理缺失值，缺失数据的处理方式也会影响模型的学习效率和预测能力。

3. 数据质量和可信度下降

数据质量是数据分析和决策的基础。缺失值的存在减少了数据集的完整性，可能会导致分析结果的不确定性增加，进而影响决策者对分析结果的信任度。在报告分析结果时，缺失数据的处理不当可能会引起误导，尤其是在高风险的决策环境中。

4. 数据利用率降低

处理缺失值的一种简单方法是删除含有缺失值的记录，但这种做法会直接减少可用于分析的数据量，特别是当缺失值较多时。这种数据利用率的降低会限制数据分析的深度和广度，可能导致关键信息的丢失。

5. 增加数据预处理的复杂度

为了有效利用包含缺失值的数据，需要采取合适的数据预处理方法，如数据插补、预测缺失值或使用基于模型的方法处理缺失值。这些方法不仅增加了数据预处理的复杂度，还需要专业知识来正确选择和应用，以避免进一步的分析偏差。

二、识别缺失值

识别数据中的缺失值是数据预处理的首要步骤。通过准确地识别出哪些数据是缺失的，可以更好地决定如何处理这些缺失值。Python 的 pandas 库提供了强大的工具来帮助我们识别缺失值，而可视化库如 seaborn 和 matplotlib 则能够帮助我们直观地理解缺失数据的分布。

1. 使用工具识别缺失值

对于缺失值，pandas 提供了 isnull() 方法来检测数据集中的缺失值。

import pandas as pd# 加载数据集
data = pd.read_csv('example.csv')# 使用 isnull() 方法检查数据集中的缺失值，并使用 sum() 方法计算每列的缺失值总数
print(data.isnull().sum())

此代码段将输出每列的缺失值数量，帮助我们快速识别哪些列含有缺失值以及缺失值的数量。

2. 可视化缺失数据

通过可视化的方式，可以更直观地理解缺失值在数据集中的分布情况。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt# 使用 seaborn 库的 heatmap 函数来可视化数据集中的缺失值
# cbar=False 表示不显示颜色条
sns.heatmap(data.isnull(), cbar=False)# 设置图表标题
plt.title("Missing Values Heatmap")# 显示图表
plt.show()

热图中，白色部分表示缺失值，黑色部分表示非缺失值。这样的可视化使我们能够一眼看出数据中缺失值的分布情况，例如某些列是否有大量缺失值，或者缺失值是否在数据集中随机分布。

三、处理缺失值的策略

1. 删除含缺失值的行或列

这是处理缺失值最简单直接的方法。如果一个数据集中的缺失值不是很多，那么删除含有缺失值的行或列可能是一个可行的选择。

data.dropna(inplace=True)

此命令将删除数据集中含有任何缺失值的行。如果想要删除含有缺失值的列，可以使用 axis=1 参数。但是，这种方法可能会导致大量数据的丢失，特别是当缺失值分布广泛时。

2. 填充缺失值

当数据量宝贵或者当删除缺失值会导致大量信息丢失时，填充缺失值成为了一种更好的选择。

a. 用常数填充

用一个常数来填充所有的缺失值，这个常数可以是 0、-1、或者其他特定值，取决于数据的性质和分析的需求。

data.fillna(0, inplace=True)

b. 用统计数据填充（如均值、中位数）

使用列的均值、中位数或众数来填充该列的缺失值是一种更加精细化的处理方法。

mean_value = data['column'].mean()
data['column'].fillna(mean_value, inplace=True)

c. 使用模型预测缺失值

当缺失值较多或者缺失值的数据认为对建模过程中有重要影响时，可以使用机器学习模型来预测缺失值。这种方法通常涉及到将数据集分成两部分：一部分没有缺失值，用于训练模型；另一部分含有缺失值，用模型来预测缺失值。

首先，选择一个或多个特征作为预测变量，使用没有缺失值的记录来训练一个机器学习模型。
然后，使用该模型来预测缺失值所在列的值。

这种方法比较复杂，需要根据数据的具体情况选择合适的模型（如线性回归、决策树、K-最近邻等）。

from sklearn.linear_model import LinearRegression# 假设 `data` 是完整的数据集，`column_with_missing_values` 是含有缺失值的列
# `other_columns` 是其他列，用于作为特征预测缺失值# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(data[other_columns][data.column_with_missing_values.notnull()],data.column_with_missing_values[data.column_with_missing_values.notnull()])# 预测缺失值
predicted_values = model.predict(data[other_columns][data.column_with_missing_values.isnull()])# 填充缺失值
data.loc[data.column_with_missing_values.isnull(), 'column_with_missing_values'] = predicted_values

处理缺失值的方法应根据数据的特性和分析的目标来选择。在一些情况下，结合使用多种方法可能会得到更好的结果。

四、选择合适的处理方法

1. 缺失值的类型

缺失值通常被分类为以下三种类型：

完全随机缺失（MCAR）：缺失值的出现与任何其他数据（观测或缺失）无关。
随机缺失（MAR）：缺失值的出现与其他观测到的数据有关，但与缺失数据本身无关。
非随机缺失（NMAR）：缺失值的出现与缺失的数据本身有关。

理解缺失数据的类型有助于选择最合适的处理方法。例如，如果数据是MCAR，那么简单地删除缺失数据可能是可行的。但如果数据是NMAR，那么这种方法可能会引入偏差。

2. 缺失值的量和分布

缺失量少：如果数据集中缺失值很少，删除包含缺失值的行或列可能是最简单且影响最小的方法。
缺失量大但集中：如果某个特定的列或行有很大一部分是缺失的，考虑是否整个列或行都应该被删除。
缺失量大且分布广泛：对于广泛分布的缺失值，考虑填充方法或使用模型预测缺失值。

3. 数据的重要性

数据列的重要性：如果缺失值所在的列对于分析非常重要，那么选择填充或使用模型预测缺失值可能比删除数据更合适。
缺失数据的信息量：有时候，缺失本身就是一种有价值的信息。例如，在调查问卷中，未回答某些敏感问题可能暗示了被调查者的某种态度或特性。

4. 分析或模型的目标

描述性分析：如果目标是进行描述性统计分析，可能更倾向于使用填充方法，以保持数据集的大小和分布特性。
预测性分析或建模：如果是要进行预测性分析或建模，可能需要更仔细地考虑如何处理缺失值，以避免引入模型偏差。使用模型预测缺失值或采用特定于模型的缺失值处理方法可能更为合适。

5. 可用的资源和时间

时间和资源限制：在时间和资源有限的情况下，可能需要权衡不同方法的复杂性和计算成本。例如，使用模型预测缺失值虽然可能更精确，但也更耗时和复杂。