数据处理————缺失值处理

学习kaggle输出处理整个总结，以下图、代码都来自于kaggle 的 micro-course 

 

缺失值处理 共有三种方法：

 

1.     丢弃缺失值所在的行（当缺失值较多时，影响比较大，不常用此方法）

 

            如下代码，找到任意含有缺失值的行，凡是含有确实值都从DataFrame中去掉。下面还有使用Random Forest 训练后的Mean Absolute  Error（平均绝对值误差）， 可以和后面的三个方法做对比。

1. 插补法（ Imputation）

            插补法， 使用特征列的均值、众数和众位数 等填充缺失值。  

            插补法还有使用回归插补、热卡插补法、多重插补法，但是一般均值、众数和众位数 就能表现的很好了。

           

            如下例子， 使用 scipy-learn的SimpleImputer 来均值 填充，  如下也给了Mean Absolute  Error

 

 

1. 插补法的扩充

 

            对含有缺失值的列，增加一列（bool类型的列， 判断当前列值是否是缺失值），如下图形式：

                增加一列，判断当前列是否是缺失值， 由三种方法对比， 插补法（Imputation）Mean  Absolute Error最小，表现较好。