Python使用Pandas处理缺失值的技巧分享

目录

• 一、缺失值的三种形态
• 二、缺失值检测四步法
• 1. 快速概览缺失情况
• 2. 可视化缺失分布
• 3. 识别隐性缺失
• 4. 结构缺失检测
• 三、缺失值处理实战方案
• 方案1：直接删除（适用于缺失率<30%的列）
• 方案2：填充固定值（适用于分类数据）
• 方案3：统计量填充（适用于数值数据）
• 方案4：模型预测填充（适用于关键字段）
• 方案5：插值法（适用于有序数据）
• 四、缺失值处理进阶技巧
• 1. 分组填充（不同类别不同策略）
• 2. 多重填充策略组合
• 3. 缺失值标记法（保留信息）
• 五、处理后的数据验证
• 常见问题Q&A
• 结语

一、缺失值的三种形态

爬虫数据中的缺失值通常以三种形式存在：

• 显性缺失：直接显示为None或NaN（Not a Number）
• 隐性缺失：用特殊值代替（如"-"、"N/A"、"0"）
• 结构缺失：整行/整列数据缺失（如jsON解析失败导致的空字典）

import pandas as pd
import numpy as np
 
# 模拟爬虫数据
data = {
    '商品名称': ['iPhone13', '华为Mate50', None, '小米13', 'N/A'],
    '价格': [5999, 4999, np.nan, 3999, '-'],
    '销量': [1200, 800, 0, 1500, None],
    '库存': ['有货', '缺货', '有货', '有货', '']
}
df = pd.DataFrame(data)

二、缺失值检测四步法

1. 快速概览缺失情况

# 查看每列缺失值数量
print(df.isnull().sum())
 
# 查看缺失值比例
print(df.isnull().mean().round(2))

输出结果会显示每列有多少缺失值及其占比，帮助判断哪些字段需要重点处理。

2. 可视化缺失分布

import missingno as msno
 
msno.matrix(df.sample(5))  # 随机展示5行数据的缺失矩阵
msno.bar(df)  # 柱状图展示各列缺失比例

3. 识别隐性缺失

# 自定义隐性缺失值列表
hidden_missing = ['-', 'N/A', '无', '未知', '']
 
# 检测包含隐性缺失的列
for col in df.columns:
    if df[col].dtype in ['object', 'string']:
        missing_count = df[col].isin(hidden_missing).sum()
        if missing_count > 0:
            print(f"{col}列发现{missing_count}个隐性缺失值")

4. 结构缺失检测

# 检查是否有整行为空的情况
print("整行为空的记录数:", df.isnull().all(axis=1).sum())
 
# 检查特定列组合缺失模式
print(df[['价格', '销量']].isnull().sum())

三、缺失值处理实战方案

方案1：直接删除（适用于缺失率<30%的列）

# 删除包含缺失值的行（谨慎使用）
df_drop_rows = df.dropna()
 
# 删除缺失值超过50%的列
threshold = len(df) * 0.5
df_drop_cols = df.dropna(thresh=threshold, axis=1)
 
# 指定列删除（当价格缺失时删除整行）
df_drop_specific = df.dropna(subset=['价格'])

方案2：填充固定值（适用于分类数据）

# 用"未知"填充商品名称缺失
df['商品名称'] = df['商品名称'].fillna('未知')
 
# 用0填充销量缺失（需确认业务逻辑）
df['销量'] = df['销量'].fillna(0)
 
# 批量处理文本列的隐性缺失
text_cols = ['商品名称', '库存']
for col in text_cols:
    df[col] = df[col].replace(hidden_missing, '未知')

方案3：统计量填充（适用于数值数据）

# 用中位数填充价格（抗异常值干扰）
pythonmedian_price = df['价格'].median()
df['价格'] = df['价格'].replace('-', np.nan).fillna(median_price)
 
# 用均值填充销量（需数据分布均匀）
mean_sales = df['销量'].mean()
df['销量'] = df['销量'].fillna(mean_sales)
 
# 前向填充（时间序列数据适用）
df['价格'] = df['价格'].fillna(method='ffill')

方案4：模型预测填充（适用于关键字段）

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
 
# 准备数据（示例：用其他特征预测价格）
known = df[df['价格'].notna()]
unknown = df[df['价格'].isna()]
 
X_known = known[['销量', '库存']]
y_known = known['价格']
X_unknown = unknown[['销量', '库存']]
 
# 训练模型并预测
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100)
model.fit(X_known, y_known)
predicted_prices = model.predict(X_unknown)
 
# 填充缺失值
df.loc[df['价格'].isna(), '价格'] = predicted_prices

方案5：插值法（适用于有序数据）

# 创建带时间索引的示例数据
dates = pd.date_range('2023-01-01', periods=5)
temp_data = {'温度': [22, np.nan, 25, np.nan, 28]}
temp_df = pd.DataFrame(temp_data, index=dates)
 
# 线性插值
temp_df['温度'] = temp_df['温度'].interpolate()
 
# 时间加权插值（更平滑）
temp_df['温度'] = temp_df['温度'].interpolate(method='time')

四、缺失值处理进阶技巧

1. 分组填充（不同类别不同策略）

# 按库存状态分组填充价格
def fill_price(group):
    if group.name == '有货':
        return group.fillna(group.median())
    else:
        return group.fillna(0)  # 缺货商品可能标0价
 
df['价格'] = df.groupby('库存')['价格'].apply(fill_price)

2. 多重填充策略组合

# 先填充隐性缺失，再填充显性缺失
for col in ['价格', '销量']:
    # 处理隐性缺失
    if df[col].dtype == 'object':
        df[col] = df[col].replace('-', np.nan)
    
    # 根据缺失率选择填充方式
    missing_rate = df[col].isna().mean()
    if missing_rate < 0.1:
        df[col] = df[col].fillna(df[col].median())
    elif missing_rate < 0.3:
        df[col] = df[col].fillna(df[col].mean())
    ehttp://www.devze.comlse:
        df[col] = df[col].fillna(-1)  # 标记特殊值

3. 缺失值标记法（保留信息）

# 创建缺失标记列
for chttp://www.devze.comol in ['价格', '销量']:
    df[f'{col}_is_missing'] = df[col].isna().astype(int)
 
# 然后填充缺失值
df['价格'] = df['价格'].fillna(df['价格'].median())

五、处理后的数据验证

# 验证缺失值是否处理完成
print("剩余缺失值数量:\n", df.isnull().sum())
 
# 检查填充值是否合理
print("价格描述统计:\n", df['价格'].describe())
print("销量分布:\n", df['销量'].value_counts())
 
# 可视化验证
import matplotlib.pyplot as plt
 
plt.figure(figsize=(10, 4))
plt.subplot(1, 2, 1)
df['价格'].plot(kind='hist', title='价格分布')
plt.subplot(1, 2, 2)
df['销量'].plot(kind='hist', title='销量分布')
plt.tight_layout()
plt.show()

常见问题Q&AYtmYSvzWkS

Q1：被网站封IP怎么办？

A：立即启用备用代理池，建议使用住宅代理（如站大爷IP代理），配合每请求更换IP策略。更稳妥的方式是使用爬虫框架（如Scrapy）的中间件实现自动切换。

Q2：如何选择填充值？

A：根据数据类型和业务逻辑决定：

• 数值型：中位数（抗异常值）> 均值（数据分布均匀时）> 固定值
• 类别型：众数 > "未知" > 新类别
• 时间序列：插值法 > 前向填充 > 固定值

Q3：缺失值处理会影响数据分析结果吗？

A：会。不当处理可能导致：

• 均值/方差计算偏差
• 模型过拟合（如用均值填充造成虚假集中趋势）
• 分类模型准确率下降（错误填充改变数据分布）

Q4：什么时候应该删除缺失值？

A：满足以下条件时考虑删除：

• 缺失率超过70%的列
• 关键字段缺失的记录（如订单ID缺失）
• 缺失机制完全随机（MCAR）且样本量充足

Q5：如何自动化缺失值处理流程？

A：可创建处理管道：

from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.impute import SimpleImputer
 
def preprocess_data(df):
    numeric_features = ['价格', '销量']
    categorical_features = ['商品名称', '库存']
    
    numeric_transformer = Pipeline(steps=[
        ('imputer', SimpleImputer(strategy='median'))
    ])
    
    categorical_transformer = Pipeline(steps=[
        ('imputer', SimpleImputer(strategy='constant', fill_value='未知'))
    ])
    
    # 实际应用中可使用ColumnTransformer组合处理
    # 此处仅为示例结构
    return processed_df

结语

处理缺失值就像修理一辆二手车：不是简单更换损坏零件，而是要理解每个缺失背后的原因。有时缺失本身就包含信息（如用户未填写收入可能暗示低收入群体），过度填充反而会丢失价值。建议每次处理后都保存处理日志，记录缺失率、填充策略和验证结果，为后续分析提供可追溯的依据。

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