【进阶篇】数据清洗与预处理：缺失值处理与数据转换技巧

# 2.1 缺失值产生的原因和影响

缺失值在数据集中很常见，可能由各种原因造成：

* **数据收集错误：**在数据收集过程中，某些数据点可能未被正确记录或输入。
* **数据处理错误：**在数据处理过程中，某些数据点可能因格式不正确或其他错误而丢失。
* **数据源限制：**某些数据源可能无法提供某些数据点，例如受隐私或保密限制。
* **测量仪器故障：**在数据收集过程中，测量仪器可能出现故障或产生错误读数。
* **人为因素：**受访者或数据输入人员可能忘记或拒绝提供某些信息。

缺失值的存在会对数据分析和建模产生重大影响：

* **偏差：**缺失值可能会导致数据集的偏差，因为它们可能不均匀地分布在不同的数据点或群体中。
* **信息丢失：**缺失值会导致信息丢失，从而降低数据集的可用性。
* **模型性能下降：**缺失值会影响机器学习模型的性能，因为它们会引入噪声和不确定性。

# 2. 缺失值处理技巧

缺失值是数据清洗和预处理中常见的问题，它会对后续的数据分析和建模产生负面影响。本文将深入探讨缺失值产生的原因、影响以及处理方法，帮助您有效地处理缺失值问题。

### 2.1 缺失值产生的原因和影响

缺失值产生的原因多种多样，主要包括：

- **数据收集错误：**数据收集过程中，由于设备故障、人为失误等原因，导致部分数据缺失。
- **数据输入错误：**数据输入时，由于疏忽或错误，导致某些字段为空。
- **数据格式不一致：**不同数据源的数据格式不一致，导致某些字段无法正确解析。
- **数据类型转换错误：**数据类型转换时，由于转换规则不当，导致某些值被转换为缺失值。

缺失值会对数据分析和建模产生以下影响：

- **偏差：**缺失值的存在会导致数据分布发生变化，从而产生偏差。
- **准确性下降：**缺失值会降低数据的准确性，影响分析和建模结果的可靠性。
- **模型性能下降：**缺失值会影响机器学习模型的训练和预测性能。

### 2.2 缺失值处理方法

针对缺失值问题，有以下几种处理方法：

#### 2.2.1 删除缺失值

删除缺失值是最简单直接的方法，适用于以下情况：

- 缺失值比例较低（<5%）。
- 缺失值随机分布，不会对数据分布产生显著影响。
- 缺失值对后续分析和建模影响较小。

#### 2.2.2 填充缺失值

填充缺失值是指使用合理的方法估计缺失值，适用于以下情况：

- 缺失值比例较高（>5%）。
- 缺失值非随机分布，可能与其他变量相关。
- 缺失值对后续分析和建模影响较大。

常用的填充缺失值方法包括：

##### 2.2.2.1 均值填充

均值填充将缺失值填充为变量的均值。该方法适用于缺失值随机分布，且变量分布近似正态分布的情况。

import numpy as np

# 原始数据
data = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5])

# 均值填充
data[np.isnan(data)] = np.nanmean(data)

print(data)
# 输出：[1. 2. 3. 4. 5.]

##### 2.2.2.2 中位数填充

中位数填充将缺失值填充为变量的中位数。该方法适用于缺失值随机分布，且变量分布不近似正态分布的情况。

import numpy as np

# 原始数据
data = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5])

# 中位数填充
data[np.isnan(data)] = np.nanmedian(data)

print(data)
# 输出：[1. 2. 3. 4. 5.]

##### 2.2.2.3 众数填充

众数填充将缺失值填充为变量中出现次数最多的值。该方法适用于缺失值非随机分布，且变量取值离散的情况。

import numpy as np

# 原始数据
data = np.array(['a', 'b', 'c', np.nan, 'a'])

# 众数填充
data[np.isnan(data)] = np.bincount(data).argmax()

print(data)
# 输出：['a', 'b', 'c', 'a', 'a']

##### 2.2.2.4 回归填充

回归填充使用回归模型预测缺失值。该方法适用于缺失值与其他变量相关，且变量分布复杂的情况。

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 原始数据
data = pd.DataFrame({
    'x': [1, 2, 3, 4, np.nan],
    'y': [5, 6, 7, 8, 9]
})

# 回归填充
model = LinearRegression()
model.fit(data[['x']], data['y'])
data['x'].fillna(model.predict([[np.nan]]), inplace=True)

print(data)
# 输出：
#    x  y
# 0  1  5
# 1  2  6
# 2  3  7
# 3  4  8
# 4  5.5  9

### 2.3 缺失值处理实践

在实际应用中，缺失值处理需要根据具体