【Python】Pandas 均值填充指南:处理缺失数据的实用技巧


缘分让我们相遇乱世以外
命运却要我们危难中相爱
也许未来遥远在光年之外
我愿守候未知里为你等待
我没想到为了你我能疯狂到
山崩海啸没有你根本不想逃
我的大脑为了你已经疯狂到
脉搏心跳没有你根本不重要
                     🎵 邓紫棋《光年之外》


在数据分析和处理过程中,缺失数据(NaN 值)是一个常见的问题。缺失数据可能会导致错误的分析结果或模型预测。在 Pandas 中,我们可以通过多种方法来处理缺失数据,其中一种常用的方法是均值填充。本文将详细介绍如何使用 Pandas 进行均值填充,并提供实际的代码示例。

什么是均值填充?

均值填充是一种简单且常用的处理缺失数据的方法。它通过计算每个特征的均值,并将该均值填充到缺失值的位置上。这种方法适用于数据缺失是随机且不多的情况。

为什么选择均值填充?

简单易行:计算和填充均值非常简单,不需要复杂的计算。
保持数据规模:均值填充不会改变数据集的大小,仅替换缺失值。
适用于数值数据:均值填充适用于处理数值型数据的缺失值。

均值填充的步骤

  • 加载数据
  • 检查缺失值
  • 计算均值
  • 填充缺失值
  • 验证填充结果
  • 实际代码示例

    假设我们有一个包含学生成绩的数据集,其中包含一些缺失值。我们将使用 Pandas 进行均值填充。

    1. 加载数据
      首先,我们导入必要的库并加载数据。
    import pandas as pd
    import numpy as np
    
    # 创建示例数据集
    data = {
        'Math': [85, 78, np.nan, 90, 95, np.nan, 88],
        'Science': [np.nan, 88, 92, 85, np.nan, 95, 90],
        'English': [78, np.nan, 85, 90, 87, 88, np.nan]
    }
    
    df = pd.DataFrame(data)
    print("原始数据:")
    print(df)
    

    输出:

    原始数据:
       Math  Science  English
    0  85.0      NaN     78.0
    1  78.0     88.0      NaN
    2   NaN     92.0     85.0
    3  90.0     85.0     90.0
    4  95.0      NaN     87.0
    5   NaN     95.0     88.0
    6  88.0     90.0      NaN
    
    1. 检查缺失值
      我们可以使用 isnull() 和 sum() 方法来检查数据集中缺失值的情况。
    print("缺失值统计:")
    print(df.isnull().sum())
    

    输出:

    缺失值统计:
    Math       2
    Science    2
    English    2
    dtype: int64
    
    1. 计算均值
      使用 mean() 方法计算每列的均值。
    means = df.mean()
    print("每列均值:")
    print(means)
    

    输出:

    每列均值:
    Math       87.2
    Science    90.0
    English    85.6
    dtype: float64
    
    1. 填充缺失值
      使用 fillna() 方法将缺失值替换为相应列的均值。
    df_filled = df.fillna(means)
    print("填充后的数据:")
    print(df_filled)
    

    输出:

    填充后的数据:
       Math  Science  English
    0  85.0     90.0     78.0
    1  78.0     88.0     85.6
    2  87.2     92.0     85.0
    3  90.0     85.0     90.0
    4  95.0     90.0     87.0
    5  87.2     95.0     88.0
    6  88.0     90.0     85.6
    
    1. 验证填充结果
      我们可以再次检查是否还有缺失值,确保填充成功。
    print("填充后缺失值统计:")
    print(df_filled.isnull().sum())
    

    输出:

    填充后缺失值统计:
    Math       0
    Science    0
    English    0
    dtype: int64
    

    总结

    均值填充是一种简单且有效的处理缺失数据的方法。通过 Pandas 的 fillna() 方法,我们可以轻松地实现这一操作。在处理数据缺失时,选择适当的方法至关重要,均值填充适用于数值数据且缺失值不是特别多的情况。

    在实际应用中,还需要根据具体情况选择其他处理缺失数据的方法,如中位数填充、众数填充、插值法等。希望本文能帮助你更好地理解和应用 Pandas 进行均值填充。

    作者:音乐学家方大刚

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