Pandas 在 scikit-learn 中用于填补分类数据的缺失值

在本文中，我们将介绍在 scikit-learn 中使用 Pandas 填补分类数据的缺失值的方法。

Pandas 是一种强大的数据分析工具，常用于数据预处理、数据清洗和数据可视化等任务。当我们的数据中存在缺失值时，我们通常需要进行数据填补。在 scikit-learn 中，我们可以使用 Pandas 来完成分类数据的缺失值填补工作。

什么是缺失值？

在数据预处理过程中，缺失值是一个常见问题。缺失值通常可以由许多原因造成：数据输入错误、设备故障、数据损坏等。

在 Pandas 中，缺失值通常用于表示数据不存在或未被记录。这些值通常被表示为 NaN（Not a Number）。

例如，在以下的代码中，我们可以用 Pandas 生成一个包含缺失值的数据文件：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'e', 'f', 'h'],
                  columns=['One', 'Two', 'Three'])
df['Four'] = "cat"
df['Five'] = df['One'] > 0
df.loc[['a', 'c', 'h'], ['One']] = np.nan
df.loc[['f'], ['Two']] = np.nan
df.loc[['a', 'e', 'h'], ['Three']] = np.nan
df.loc[['h'], ['Four']] = np.nan
df

输出结果为：

        One     Two     Three   Four    Five
a       NaN     -0.90   NaN     NaN    False
c       0.35    -0.24   -0.08   cat    True
e       NaN     1.09    NaN     cat    False
f       0.08    NaN     1.75    cat    True
h       NaN     0.41    NaN     NaN    True

在上面的数据集中，我们人为地制造了一些缺失值，接下来，我们将演示如何使用 Pandas 来填补这些缺失值。

Pandas 列缺失值填补方法

我们将演示两种 Pandas 列缺失值填补方法：

通过模式匹配填补
通过前向填补

模式匹配方法

模式匹配方法是将所有缺失值视为某种模式，并通过固定方式来填补缺失值。它通常适用于某些数据集中有明显缺失模式的情况。

例如，在以下的代码中，我们将所有 NaN 值替换为字符串“None”，并查看替换 NaN 值后的数据：

df_replaced = df.replace(np.nan, "None", regex=True)
df_replaced

输出结果：

  One       Two      Three   Four      Five
a   None    -0.90        None   None       False
c   0.35    -0.24        -0.08  cat    True
e   None    1.09         None   cat    False
f   0.08    None         1.75   cat    True
h   None    0.41         None   None       True

前向填补方法

前向填补方法是使用前一个非缺失值填补所有缺失值的方法。它通常适用于时间序列数据或者缺失值分布不规则的情况。

例如，在以下的代码中，我们使用 ffill 函数进行前向填补，并查看分析后的数据：

df_filled = df.fillna(method='ffill')
df_filled

输出结果：

    One     Two     Three   Four    Five
a   NaN     -0.90   NaN     NaN    False
c   0.35    -0.24   -0.08   cat    True
e   0.35    1.09    -0.08   cat    False
f   0.08    1.09    1.75    cat    True
h   0.08    0.41    1.75    cat    True

Pandas 行缺失值填补方法

当我们处理数据集时，我们可能会遇到一些缺失值集中出现在同一行的情况。以下是一些行缺失值填补的方法：

删除含有缺失值的行

我们可以使用 dropna 函数删除含有缺失值的行：

df_dropped = df.dropna(how='any')  # how='all' removing only if all values in the row are missing
df_dropped

输出结果：

    One     Two     Three   Four    Five
c   0.35    -0.24   -0.08   cat    True
f   0.08    NaN     1.75    cat    True

填补行缺失值

如果在数据集中含有缺失值的条目数相对较小，我们可以考虑使用 Pandas 的前向填补方法来填补行缺失值：

df_filled_rows = df.fillna(method='ffill', axis=1)
df_filled_rows

输出结果：

    One     Two     Three   Four    Five
a   NaN     -0.90   -0.90   -0.90   False
c   0.35    -0.24   -0.08   cat     True
e   NaN     1.09    1.09    cat     False
f   0.08    0.08    1.75    cat     True
h   NaN     0.41    0.41    0.41    True