Best Practices und Algorithmusoptionen für den Umgang und das Ausfüllen fehlender Daten in Python

Best Practices und Algorithmusauswahl für den Umgang und das Ausfüllen fehlender Daten in Python

Einführung

Fehlende Werte treten bei der Datenanalyse häufig auf. Das Vorhandensein fehlender Werte kann die Ergebnisse der Datenanalyse und des Modelltrainings ernsthaft beeinträchtigen. Daher ist die Verarbeitung und Ergänzung fehlender Werte zu einem wichtigen Bestandteil der Datenanalyse geworden. In diesem Artikel werden Best Practices und Algorithmusoptionen für den Umgang und das Ausfüllen fehlender Daten in Python vorgestellt und spezifische Codebeispiele bereitgestellt.

Übliche Methoden zum Umgang mit fehlenden Werten in Daten

Fehlende Werte löschen

Der einfachste Weg, mit fehlenden Werten umzugehen, besteht darin, Zeilen oder Spalten mit fehlenden Werten direkt zu löschen. Diese Methode eignet sich häufig, wenn der Anteil fehlender Werte gering ist. In Python können Sie die Methode dropna() verwenden, um fehlende Werte zu entfernen. 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)

Interpolationsmethode

Die Interpolationsmethode ist eine häufig verwendete Methode zum Auffüllen fehlender Werte. Sie schätzt fehlende Werte basierend auf vorhandenen Daten. Python bietet eine Vielzahl von Interpolationsmethoden. Die am häufigsten verwendeten sind lineare Interpolation, Polynominterpolation und Spline-Interpolation.

Lineare Interpolation

Die lineare Interpolation ist eine einfache und effektive Methode zum Auffüllen fehlender Werte, die vorhandene Datenpunkte und lineare Beziehungen verwendet, um fehlende Werte zu schätzen. In Python können Sie die Methode interpolate() verwenden, um eine lineare Interpolation durchzuführen.

import pandas as pd

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

Polynominterpolation

Polynominterpolation ist eine auf Polynomanpassung basierende Methode zum Füllen fehlender Werte, mit der fehlende Werte nichtlinearer Beziehungen besser geschätzt werden können. In Python können Sie die Methode polyfit() verwenden, um eine Polynominterpolation durchzuführen.

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)

Spline-Interpolation

Spline-Interpolation ist eine Methode zum Auffüllen fehlender Werte durch Anpassen einer Kurve, wodurch komplexe nichtlineare Beziehungen besser geschätzt werden können. In Python können Sie die Methode interpolate() verwenden und method='spline' angeben, um eine Spline-Interpolation durchzuführen.

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)

Mittelwert-, Median- oder Modusfüllung

Bei numerischen Daten besteht eine übliche Methode zum Auffüllen fehlender Werte darin, den Mittelwert, den Median oder den Modus zu verwenden. In Python können Sie zum Füllen die Methode fillna() verwenden.

Mittelwertfüllung🎜🎜Die Verwendung des Mittelwerts zum Füllen fehlender Werte ist eine einfache und effektive Methode, mit der die Verteilungseigenschaften der Gesamtdaten beibehalten werden können. 🎜rrreee🎜Medianfüllung🎜🎜Die Verwendung des Medians zum Füllen fehlender Werte eignet sich für Situationen, in denen die Daten viele Ausreißer enthalten. Dadurch können die Auswirkungen von Ausreißern verringert werden. 🎜rrreee🎜Modus zum Füllen🎜🎜Die Verwendung des Modus zum Füllen fehlender Werte eignet sich für diskrete Daten und kann die Gesamtverteilungseigenschaften der Daten beibehalten. 🎜rrreee🎜Auswahl und Bewertung von Algorithmen🎜🎜Bei der Auswahl und Verwendung von Methoden zur Verarbeitung und Füllung fehlender Werte müssen Sie die geeignete Methode basierend auf dem Datentyp, der Verteilung fehlender Werte und den Anforderungen des Problems auswählen. Gleichzeitig müssen auch die gefüllten Daten ausgewertet werden. Zu den häufig verwendeten Bewertungsindikatoren gehören der mittlere quadratische Fehler (MSE) und der mittlere absolute Fehler (MAE). 🎜rrreee🎜Fazit🎜🎜Bei der Datenanalyse ist das Verarbeiten und Auffüllen fehlender Datenwerte ein wichtiger und notwendiger Schritt. Dieser Artikel beschreibt Best Practices und Algorithmusoptionen für die Verarbeitung und Imputation fehlender Werte in Daten in Python und stellt spezifische Codebeispiele bereit. Basierend auf den Anforderungen des tatsächlichen Problems können Sie eine geeignete Methode zum Behandeln und Füllen fehlender Werte auswählen und die gefüllten Daten auswerten. Dies kann die Genauigkeit und Effektivität der Datenanalyse und des Modelltrainings verbessern. 🎜

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonBest Practices und Algorithmusoptionen für den Umgang und das Ausfüllen fehlender Daten in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!