用Python和Pandas进行数据清理:检测丢失值

小白学视觉

共 5422字,需浏览 11分钟

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2022-08-08 19:52


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数据清理是一个非常耗时的任务,在应用机器学习模型之前,你需要获得待处理的数据,然后你会意识到这些数据是一团乱麻。

根据IBM数据分析的观点 —— 数据科学家花费80%的时间来寻找、清理和组织数据上,只用20%的时间来分析数据。

在这篇文章中,我们将使用Python的panda库来完成许多不同的数据清理任务,具体来说,我们将关注最大的数据清理任务——丢失值

阅读这篇文章后,你将更够更快的清理数据 。我们都想少花点时间清理数据,多花点时间研究数据分析模型。


1. 缺失值的来源

在深入研究代码之前,了解缺失值的来源非常重要。以下是数据丢失的一些典型原因:

  • 用户忘记填写表格某一项的内容

  • 数据传输时,丢失了数据

  • 编程错误

  • 用户基于隐私的原因,没有填写表格

正如你所看到的的,这些来源中的一些知识简单的随机错误,其他时候,可能是更深层次的原因。

从统计的角度理解这些不同类型的缺失数据是非常重要的,丢失数据的类型将影响你如何填充丢失值。

2. 获取数据基本信息

在开始清理数据集之前,最好先大致了解一下数据。之后,你可以制定一个计划来清理数据。

获取数据的几个基本问题;

  • 数据有哪些特征

  • 数据特征所对应的类型,如int,float,string和 boolean

  • Pandas包能够检测到的缺失值

  • Pandas不容易检测到的缺失值

为了说明这几个问题,以一个房地产数据集的例子开始(文末附下载方式):

首先快速查看数据集:

这是一个比您通常使用的数据集小的多的数据集,尽管它是一个小数据集,但它突出了您将遇到的许多真实项目的情况。

快速了解数据的一个好方法是查看前几行数据,Pandas可以快速实现:

# Importing libraries
import pandas as pd
import numpy as np

# Read csv file into a pandas dataframe
df = pd.read_csv("property data.csv")

# Take a look at the first few rows
print df.head()
Out:
ST_NUM ST_NAME OWN_OCCUPIED NUM_BEDROOMS
0 104.0 PUTNAM Y 3.0
1 197.0 LEXINGTON N 3.0
2 NaN LEXINGTON N 3.0
3 201.0 BERKELEY NaN 1.0
4 203.0 BERKELEY Y 3.0

导入Numpy库的原因是可能在处理缺失值时,需要用到该库的函数。

导入库后,我们将CSV文件读取到Pandas的dataframe结构中,您可以将dataframe看成电子表格。df.head()方法是打印前5行数据

现在回答我提出的第一个基本问题:

数据有哪些特征:

  • ST_NUM:街道号码

  • ST_NAME:街道名称

  • OWN_OCCUPIED:是否有人入住

  • NUM_BEDROOMS:房间数量

我们还可以回答,期望的类型是什么:

  • ST_NUM:float或int等数字类型

  • ST_NAME:string类型

  • OWN_OCCUPIED:string类型,取值Y(YES)或N(NO)

  • NUM_BEDROOMS:float或int等数字类型

回答后面两个问题,需要深入了解Pandas,通过例子介绍如何检测缺失值。

3. 标准缺失值

标准缺失值是Pandas可以检测到的缺失值,回到我们的原始数据集,让我们看看“Street Number"列:

"Street Number"列的第3行是空值,第7行是“NA”,显然这两个值是缺失的,让我们看看Pandas是如何处理这两类的缺失值:


# Looking at the ST_NUM column
print df['ST_NUM']
print df['ST_NUM'].isnull()
Out:
0 104.0
1 197.0
2 NaN
3 201.0
4 203.0
5 207.0
6 NaN
7 213.0
8 215.0

Out:
0 False
1 False
2 True
3 False
4 False
5 False
6 True
7 False
8 False

Pandas在空白处添上了"NA",使用isnull()方法,我们可以确认"空值"和"NA"都被识别为缺失的值,因为它们的结果为True。

虽然是一个简单的例子,但强调了重要的一点——Pandas将空白单元格和"NA"型识别为缺失值。下一节,我们将介绍一些Pandas不认识的类型。

3. 非标准缺失值

数据文件中有可能出现不同格式的缺失值,如原始数据中的"NUM_BEDROOMS"列:

在这一列中,有四个缺失的值:

  • n/a

  • NA

  • --

  • na

从上一节中,我们知道Pandas会将"NA"识别为缺失值,但是若出现上面几个类型的缺失值,我们来看看Pandas是否能识别:

# Looking at the NUM_BEDROOMS column
print df['NUM_BEDROOMS']
print df['NUM_BEDROOMS'].isnull()
Out:
0 3
1 3
2 n/a
3 1
4 3
5 NaN
6 2
7 --
8 na

Out:
0 False
1 False
2 False
3 False
4 False
5 True
6 False
7 False
8 False

和以前一样,Pandas能够识别"NA"为缺失值,不幸的是,其他类型没有被识别,如"n/a","--","na"。

如果有多个用户手动输入数据,那么这是一个常见的问题,也许我习惯用"n/a",但你习惯用"na"。

检测这些不同格式的一个简单方法是将它们放在一个列表中,然后导入数据时,设置缺失值为该列表,Pandas会立即识别这些缺失值,如下代码:

# Making a list of missing value types
missing_values = ["n/a", "na", "--"]
df = pd.read_csv("property data.csv", na_values = missing_values)

现在让我们再看一看这列"NUM_BEDROOMS",看看会发生什么:

# Looking at the NUM_BEDROOMS column
print df['NUM_BEDROOMS']
print df['NUM_BEDROOMS'].isnull()
Out:
0 3.0
1 3.0
2 NaN
3 1.0
4 3.0
5 NaN
6 2.0
7 NaN
8 NaN

Out:
0 False
1 False
2 True
3 False
4 False
5 True
6 False
7 True
8 True

这一次,所有不同格式都被识别为丢失值。

你也许不知道所有缺失值的类型,我们在处理数据并查看其他类型的缺失值时,可以将它们添加到列表中。

4. 预料不到的缺失值

我们已经介绍了标准缺失值和非标准缺失值,如果我们有一个预料不到的缺失值类型呢?

例如,如果我们的特性是一个字符串,但是某个单元格是数字类型,那么从技术来说这也是一个缺失值。

我们看一看原始数据的"OWN_OCCUPIED"列:

从前面的实例中,我们知道Pandas将检测第7行的空单元为缺失值,还是用之前的代码确认下:

# Looking at the OWN_OCCUPIED column
print df['OWN_OCCUPIED']
print df['OWN_OCCUPIED'].isnull()
# Looking at the ST_NUM column
Out:
0 Y
1 N
2 N
3 12
4 Y
5 Y
6 NaN
7 Y
8 Y

Out:
0 False
1 False
2 False
3 False
4 False
5 False
6 True
7 False
8 False

第4行是数字12,"OWN_OCCUPIED"列的值很明显是字符串(Y或N),因此这个数字类型应该是一个缺失值。

这个实例稍微复杂一些,因此我们需要考虑一种方法检测这些类型的缺失值,下面介绍一种小编要用的方法:

1. 循环"OWN_OCCUPIED"列的所有元素

2. 输入转化为整数

3. 若输入能够转化为整数,则该输入为缺失值

4. 若输入不能够转化为整数,则输入为字符串

我们用如下的代码实现上面的步骤:

# Detecting numbers
cnt=0
for row in df['OWN_OCCUPIED']:
try:
int(row)
df.loc[cnt, 'OWN_OCCUPIED']=np.nan
except ValueError:
pass
cnt+=1

6. 缺失值汇总

我们已经研究了检测缺失值的不同方法,我们计算每列的缺失值总数:

# Total missing values for each feature
print df.isnull().sum()
Out:
ST_NUM 2
ST_NAME 0
OWN_OCCUPIED 2
NUM_BEDROOMS 4

检测所有列中的元素是否含有缺失值:

# Any missing values?
print df.isnull().values.any() # 检测是否有缺失值
Out:
True # True表示有缺失值

计算所有缺失值的总数:

# Total number of missing values
print df.isnull().sum().sum()
Out:
8 # 共有8个缺失值

7. 缺失值替换

用单一值替换缺失值:

# Replace missing values with a number
df['ST_NUM'].fillna(125, inplace=True) # 125替换缺失值

或者可以用赋值的方式:

# Location based replacement
df.loc[2,'ST_NUM'] = 125

用该列的中值替换缺失值:

# Replace using median
median = df['NUM_BEDROOMS'].median()
df['NUM_BEDROOMS'].fillna(median, inplace=True)

8. 小结

本文介绍了一些检测,汇总和替换缺失值的方法,有了这些方法,您将花费更少的时间进行数据清理,更多的时间用于构建数据分析模型。

原文:https://towardsdatascience.com/data-cleaning-with-python-and-pandas-detecting-missing-values-3e9c6ebcf78b

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