数据缺失值处理方法详解

# 1. 引言

数据缺失值处理在数据分析中起着至关重要的作用。缺失值会影响数据的质量和准确性，进而影响到后续的分析结果和决策过程。对于如何处理数据缺失值，是每个数据分析师必须面对和解决的问题。缺失值的处理方法不仅仅是简单地删除或填充数据，更需要根据数据的特点和背景选择适当的处理方式。不同类型的缺失值，如完全随机缺失、随机缺失和非随机缺失，需要采用不同的处理策略。因此，深入了解数据缺失值的类型和处理方法对于提高数据分析的准确性和可靠性至关重要。

# 2. 数据缺失值的类型

数据缺失是数据处理中常见的问题，根据缺失发生的原因和机制，可以将数据缺失值分为完全随机缺失（MCAR）、随机缺失（MAR）和非随机缺失（MNAR）三种类型。下面将逐一介绍它们。

#### 完全随机缺失（MCAR）

完全随机缺失指数据缺失的发生与该变量自身或其他变量无关，是完全随机的。在这种情况下，缺失数据的模式是随机的，没有任何规律可循，缺失数据的样本与已观测数据的样本之间没有任何联系，缺失与观测值之间不存在相关性。

#### 随机缺失（MAR）

随机缺失是指缺失的发生与观测变量本身的取值有关，但与缺失变量的取值无关。在这种情况下，缺失数据的概率分布可能与观测值相关，但不依赖于缺失变量的取值。随机缺失假设是数据遗漏的原因仅与观测数据有关，而与缺失数据本身无关。

#### 非随机缺失（MNAR）

非随机缺失是指缺失的发生与缺失变量的取值有关，无法简单地通过其他变量进行解释。在这种情况下，缺失数据的状态会影响观测数据本身的取值。非随机缺失意味着无法通过观测到的数据，对缺失值的缺失机制进行建模。

综上所述，根据数据缺失值的类型，我们需要选择合适的处理方法来处理不同类型的缺失数据，以提高数据分析的准确性和可靠性。

# 3. 数据缺失值处理方法

#### 3.1 删除缺失值

处理数据缺失值的一种简单方法是直接删除缺失值所在的行或列。列删除适用于某一特征缺失严重的情况，而行删除适用于某些样本数据大部分缺失值的情况。

- **列删除：**

# 删除含有缺失值的列
new_data = data.dropna(axis=1)

- **行删除：**

# 删除含有缺失值的行
new_data = data.dropna(axis=0)

#### 3.2 插补法

当删除缺失值不适用时，插补法是一种常用的替代方法。其中，常见的插补方法包括均值/中位数/众数填充、插值法填充以及基于模型填充。

- **均值/中位数/众数填充：**

# 利用均值填充缺失值
data['column_name'].fillna(data['column_name'].mean(), inplace=True)

- **插值法填充：**

# 线性插值填充缺失值
data['column_name'] = data['column_name'].interpolate(method='linear')

- **基于模型填充：**

# 利用随机森林等模型填充缺失值
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
rf = RandomForestRegressor()
def fill_missing(df, col):
    # 划分已知值和未知值
    known = df[df[col].notnu