数据预处理:缺失值处理的方法(Python含代码)
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在数据挖掘领域，数据的质量直接决定着最终成果的质量。数据处理作为整个项目中不可或缺的一环，通常占项目总工作量的70%以上，其中重要环节就是缺失值处理。对于缺失的数据进行合理的处理，可以避免因数据质量不佳而带来的“垃圾进、垃圾出”（Garbage in garbage out，GIGO）问题。以下是缺失值处理的一些方法与原则：
数据处理时，需要根据缺失值的比例来决定处理策略。不同比例的缺失值需要采取不同的方法：
对于缺失值比例非常大的字段（如95%以上）：由于数据量大幅度减少，处理方法可能是直接去除该字段或转化为指示变量（取值为0或1）。
对于缺失值比例较大的字段（如50%至95%之间）：处理选择可以包含去除字段或将其转换为指示变量，亦或进行缺失值填充。处理方法取决于缺失数据的具体情况。
对于缺失值比例略大的字段（约5%至50%）：处理手段通常包括简单填补（如使用0、均值、中位数或众数填补）或复杂算法填补（如KNN填补、随机森林填补等）。这些方法旨在填充缺失值，而不改变数据的基本性质或分布。
当缺失值比例极小时（如极少数）：直接去除含缺失值的记录通常是一个简便有效的解决方法。
以泰坦尼克数据集为例，该数据集包含了诸如年龄、性别、婚姻状态、船票等级等特征，用来预测哪些乘客可能在泰坦尼克号事故中幸存下来。使用缺失值处理方法实操：
首先，数据集需导入相应的库及数据。
通常需要查看数据集中各字段的缺失值量。这可以通过使用isna或isnull函数实现。函数之间的区别在于：isna专门用于数值类型，而isnull则可以更全面地检测任何类型的空值。通过计算缺失值的比例，可以更好地了解哪些字段需要被填补或处理。
对于缺失值比例极大的字段（如deck），可采取去字段处理或将其转换为指示变量。
当缺失值比例略大时，可通过简单填补（包括常数、均值、中位数或众数填补）来处理。对于离散变量如embark town，众数填补是合适的。当缺失值比例不大时，可以采用更复杂的算法填补（例如K近邻缺失值填补和随机森林填补），以实现更精确的数据填补。
K近邻缺失值填补通常涉及计算一个样本与邻居样本之间的距离，并根据这些邻居样本的特征来推测缺失值。随机森林填补则通过构建基于非缺失样本的模型来预测缺失值，从而实现对缺失数据的合理填充。
