Meilleures pratiques et choix d'algorithmes pour gérer et remplir les données manquantes en Python

Bonnes pratiques et sélection d'algorithmes pour savoir comment gérer et remplir les données manquantes en Python

Introduction

Les valeurs manquantes sont souvent rencontrées dans l'analyse des données. La présence de valeurs manquantes peut sérieusement affecter les résultats de l'analyse des données et de la formation du modèle. Par conséquent, le traitement et le remplissage des valeurs manquantes sont devenus une partie importante de l'analyse des données. Cet article présentera les meilleures pratiques et les choix d'algorithmes pour gérer et remplir les données manquantes en Python, et fournira des exemples de code spécifiques.

Méthodes courantes de gestion des valeurs manquantes dans les données

Supprimer les valeurs manquantes

Le moyen le plus simple de gérer les valeurs manquantes consiste à supprimer directement les lignes ou les colonnes avec des valeurs manquantes. Cette méthode convient souvent lorsque la proportion de valeurs manquantes est faible. En Python, vous pouvez utiliser la méthode dropna() pour supprimer les valeurs manquantes. dropna()方法来删除缺失值。

import pandas as pd

# 删除含有缺失值的行
df_dropna = df.dropna()

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

插值方法

插值方法是一种常用的填充缺失值的方法，它基于已有的数据来估计缺失值。Python提供了多种插值方法，常用的有线性插值、多项式插值和样条插值。

线性插值

线性插值是一种简单有效的缺失值填充方法，它使用已有的数据点和线性关系来估计缺失值。在Python中，可以使用interpolate()方法来进行线性插值。

import pandas as pd

# 线性插值填充缺失值
df_interpolate = df.interpolate()

多项式插值

多项式插值是一种基于多项式拟合的缺失值填充方法，它可以更好地估计非线性关系的缺失值。在Python中，可以使用polyfit()方法来进行多项式插值。

import pandas as pd
import numpy as np

# 多项式插值填充缺失值
df_polyfit = df.interpolate(method='polynomial', order=3)

样条插值

样条插值是一种通过拟合曲线来填充缺失值的方法，它可以更好地估计复杂的非线性关系。在Python中，可以使用interpolate()方法并指定method='spline'来进行样条插值。

import pandas as pd

# 样条插值填充缺失值
df_spline = df.interpolate(method='spline', order=3)

均值、中位数或众数填充

对于数值型数据，常用的填充缺失值的方法是使用均值、中位数或众数。在Python中，可以使用fillna()

import pandas as pd

# 使用均值填充缺失值
mean_value = df.mean()
df_fillna = df.fillna(mean_value)

Méthode d'interpolation

La méthode d'interpolation est une méthode couramment utilisée pour remplir les valeurs manquantes. Elle estime les valeurs manquantes sur la base des données existantes. Python propose une variété de méthodes d'interpolation, les plus couramment utilisées sont l'interpolation linéaire, l'interpolation polynomiale et l'interpolation spline.

Interpolation linéaire

L'interpolation linéaire est une méthode simple et efficace de remplissage des valeurs manquantes qui utilise des points de données existants et des relations linéaires pour estimer les valeurs manquantes. En Python, vous pouvez utiliser la méthode interpolate() pour effectuer une interpolation linéaire.

import pandas as pd

# 使用中位数填充缺失值
median_value = df.median()
df_fillna = df.fillna(median_value)

Interpolation polynomiale

L'interpolation polynomiale est une méthode de remplissage de valeurs manquantes basée sur l'ajustement polynomial, qui peut mieux estimer les valeurs manquantes des relations non linéaires. En Python, vous pouvez utiliser la méthode polyfit() pour effectuer une interpolation polynomiale.

import pandas as pd

# 使用众数填充缺失值
mode_value = df.mode().iloc[0]
df_fillna = df.fillna(mode_value)

Interpolation spline

L'interpolation spline est une méthode permettant de remplir les valeurs manquantes en ajustant une courbe, ce qui permet de mieux estimer les relations non linéaires complexes. En Python, vous pouvez utiliser la méthode interpolate() et spécifier method='spline' pour effectuer une interpolation spline.

from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(df_true, df_fillna)

# 计算平均绝对误差
mae = mean_absolute_error(df_true, df_fillna)

Remplissage de la moyenne, de la médiane ou du mode

Pour les données numériques, une façon courante de remplir les valeurs manquantes consiste à utiliser la moyenne, la médiane ou le mode. En Python, vous pouvez utiliser la méthode fillna() pour remplir.

Remplissage de la moyenne🎜🎜L'utilisation de la moyenne pour remplir les valeurs manquantes est une méthode simple et efficace qui permet de maintenir les caractéristiques de distribution des données globales. 🎜rrreee🎜Remplissage médian🎜🎜L'utilisation de la médiane pour remplir les valeurs manquantes convient aux situations où il existe de nombreuses valeurs aberrantes dans les données. Cela peut réduire l'impact des valeurs aberrantes. 🎜rrreee🎜Remplissage du mode🎜🎜L'utilisation du mode pour remplir les valeurs manquantes convient aux données discrètes, il peut maintenir les caractéristiques globales de distribution des données. 🎜rrreee🎜Sélection et évaluation d'algorithmes🎜🎜Lors de la sélection et de l'utilisation de méthodes de traitement et de remplissage des valeurs manquantes, vous devez choisir la méthode appropriée en fonction du type de données, de la distribution des valeurs manquantes et des besoins du problème. Dans le même temps, les données renseignées doivent également être évaluées. Les indicateurs d'évaluation couramment utilisés comprennent l'erreur quadratique moyenne (MSE) et l'erreur absolue moyenne (MAE). 🎜rrreee🎜Conclusion🎜🎜Dans l'analyse des données, le traitement et le remplissage des valeurs de données manquantes sont une étape importante et nécessaire. Cet article décrit les meilleures pratiques et les choix d'algorithmes pour gérer et imputer les données manquantes dans Python, et fournit des exemples de code spécifiques. En fonction des besoins du problème réel, vous pouvez choisir une méthode appropriée pour gérer et remplir les valeurs manquantes, et évaluer les données renseignées. Cela peut améliorer la précision et l’efficacité de l’analyse des données et de la formation des modèles. 🎜

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