Pandas 和Scikit-learn中处理nan/null的分类器

在本文中，我们将介绍Pandas和Scikit-learn中特殊处理nan/null的分类器。在现实生活中，数据中常常包含缺失值或者NaN（Not a Number）数字。这些缺失值不仅仅会对数据的准确性造成影响，也会干扰数据分析模型的性能。因此，我们需要使用特殊的分类器来处理这些缺失值。

阅读更多：Pandas 教程

缺失值的处理方法

在数据分析中，我们一般用以下方式来处理缺失值：

将缺失值剔除，即舍去数据中含有缺失值的样本。
将缺失值视为特征空间的值，转化为机器学习模型可处理的特征。通常，这样的处理方法包括将缺失值替换成分布的均值、中位数或者众数。

Pandas中的分类器

在Pandas中，我们常使用的分类器包括：

1. isna()和notna()

isna()和notna()函数是Pandas中最常用的处理缺失值的函数之一。isna()函数会返回一个bool类型位图，用于判断DataFrame的每个位置是否为缺失值；与之相反，notna()函数则会返回每个位置是否为非空值。

下面是一个示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, None, 4],
                   "B": [5, None, None, 8],
                   "C": [9, 10, 11, 12]})

print(df.isna())

输出：

       A      B      C
0  False  False  False
1  False   True  False
2   True   True  False
3  False  False  False

2. dropna()

dropna()方法被用于表中删除带有至少一个缺失值的行。下面是一个示例：

df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, None, 4],
                   "B": [5, None, None, 8],
                   "C": [9, 10, 11, 12]})

droped_df = df.dropna()

输出：

     A    B   C
0  1.0  5.0  9
3  4.0  8.0  12

3. fillna()

fillna()函数用于将表中所有NaN值替换为指定的数据（例如，均值、中位数、0等）。

df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, None, 4],
                   "B": [5, None, None, 8],
                   "C": [9, 10, 11, 12]})

filled_df = df.fillna(df.mean())

输出：

     A    B   C
0  1.0  5.0   9
1  2.0  6.5  10
2  2.33333333  6.5  11
3  4.0  8.0  12

Scikit-learn中的分类器

在Scikit-learn库中，我们常使用的分类器包括：

1. Imputer()

Imputer()是scikit-learn中处理缺失值的一种方法，功能与fillna()函数类似。Imputer()函数可以根据具有类似属性的其他行或列来计算缺失值。

from sklearn.preprocessing import Imputer
import numpy as np

X = np.array([[1, 2], [np.nan, 3], [7, 6], [4, 5]])
imp=Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0)
imp.fit(X)
X = imp.transform(X)

输出：

array([[ 1.        ,  2.        ],
       [ 4.        ,  3.        ],
      [ 7.        ,  6.        ],
       [ 4.        ,  5.        ]])

2. KNNImputer()

KNNImputer()是Scikit-learn中一种新颖的处理缺失值的方法。它使用最近邻算法来填充缺失值。

from sklearn.impute import KNNImputer

X = [[2, 3, np.nan], [4, np.nan, 6], [8, 10, 12]]
imputer = KNNImputer(n_neighbors=2, weights="uniform")
X_imputed = imputer.fit_transform(X)

输出：

array([[ 2. ,  3. ,  9. ],
       [ 4. ,  6.5,  6. ],
       [ 8. , 10. , 12. ]])

总结

缺失值在实际数据处理中是非常常见的，我们需要选择合适的处理方法来处理它们。本文介绍了Pandas和Scikit-learn中可以用来处理缺失值的函数，如isna()、notna()、dropna()、fillna()、Imputer()和KNNImputer()等。使用这些函数，我们可以方便地处理数据中的缺失值。