numpy中数据缺失值处理方法

# 2.1 缺失值类型和产生原因

NumPy 中的缺失值主要有以下类型：

- **NaN (Not a Number)：**表示一个未知或无效的数值。
- **None：**表示一个空值或不存在的值。
- **空字符串 ('' 或 "")：**表示一个空文本值。
- **其他特殊值：**例如，-inf（负无穷大）和 inf（正无穷大）等特殊值也可以表示缺失值。

缺失值产生的原因多种多样，包括：

- **数据收集错误：**传感器故障、人为错误或数据传输问题。
- **数据清洗：**删除异常值或不相关数据时，可能会产生缺失值。
- **数据转换：**将不同格式或类型的数据合并时，可能会出现缺失值。
- **数据缺失：**某些观测值本来就不可用或无法获得。

# 2. NumPy数据缺失值处理理论基础

### 2.1 缺失值类型和产生原因

**缺失值类型**

NumPy中缺失值主要有以下几种类型：

- **NaN (Not a Number)**：表示一个未定义或无效的数字值。
- **None**：表示一个空值，通常用于表示一个不存在或未知的值。
- **空字符串**：表示一个空字符串值。
- **布尔值 False**：表示一个缺失值，通常用于布尔数组中。

**产生原因**

缺失值产生的原因多种多样，包括：

- **数据收集错误**：数据收集过程中出现错误，导致某些值未被正确记录。
- **传感器故障**：传感器故障导致数据无法正常采集。
- **数据清洗**：在数据清洗过程中，某些值可能被错误地标记为缺失值。
- **数据转换**：在数据转换过程中，某些值可能丢失或损坏。
- **用户输入错误**：用户在输入数据时出现错误，导致某些值缺失。

### 2.2 缺失值处理原则和方法

**缺失值处理原则**

处理缺失值时，应遵循以下原则：

- **最大化可用数据**：尽可能保留所有可用数据，避免删除缺失值。
- **保持数据完整性**：处理缺失值时，不应破坏数据的原始含义。
- **考虑缺失值的机制**：了解缺失值产生的原因有助于选择合适的处理方法。

**缺失值处理方法**

根据缺失值的类型和产生原因，可以采用以下几种处理方法：

**1. 删除缺失值**

如果缺失值数量较少，且对数据分析和建模影响不大，可以考虑直接删除缺失值。

**2. 填充缺失值**

填充缺失值是指用估计值替换缺失值。常用的填充方法包括：

- **均值填充**：用缺失值所在列或行的均值填充。
- **中值填充**：用缺失值所在列或行的中值填充。
- **众数填充**：用缺失值所在列或行的众数填充。
- **插值**：使用插值算法估计缺失值。

**3. 插值**

插值是一种估计缺失值的方法，它利用已知数据点之间的关系来预测缺失值。常用的插值算法包括：

- **线性插值**：在两个已知数据点之间进行线性插值。
- **多项式插值**：使用多项式函数拟合已知数据点，然后使用多项式预测缺失值。
- **样条插值**：使用样条函数拟合已知数据点，然后使用样条预测缺失值。

**4. 多重插补**

多重插补是一种处理缺失值的高级技术。它通过创建多个填充缺失值的版本，然后对这些版本进行分析和建模，来减少缺失值对数据分析和建模的影响。

# 3. NumPy数据缺失值处理实践技巧

### 3.1 缺失值检测和定位

**检测缺失值**

NumPy提供了`np.isnan()`和`np.isfinite()`函数来检测缺失值。`np.isnan()`返回一个布尔数组，其中`True`表示缺失值，`False`表示有效值。`np.isfinite()`返回一个布尔数组，其中`True`表示有效值，`False`表示缺失值或无限值。

**定位缺失值**

定位缺失值的方法有两种：

1. **使用布尔索引：**使用`np.where()`函数，将缺失值布尔数组作为条件，返回缺失值的索引。
2. **使用`np.argwhere()`函数：**直接返回缺失值的索引。

### 3.2 缺失值填充和插值

**3.2.1 常用填充方法**

| 方法 | 描述 |