处理思路
在数据预处理过程中，难免会有数据的确实情况，无论是自己爬虫获取的还是从公开数据源上获取的数据集，都不能保证数据集是完全准确的，难免会有一些缺失值。而以这样数据集为基础进行建模或者数据分析时，缺失值会对结果产生一定的影响，所以提前处理缺失值是十分必要的。
常用的处理思路主要有：
- 填充处理：数值变量、类别变量、时间序列
- 删除处理：按行删除、按列删除
- 不做处理
一、填充处理
常用的填充方法有：
- 统计量填充：如均值、中位数、众数、最值等
- KNN填充
- 预测填充
pandas中用于填充缺失值的方法：
df.fillna()参数解释：
对于数值型变量
1 统计量填充：
**均值填充：**
缺点：容易受到异常值的影响
df[col].fillna(value=df[col].mean(),inplace=True)**中位数填充**
df[col].fillna(value=df[col].median(),inplace=True)**众数填充**
缺点：众数结果可能有多个，需要取第一个df.mode(numeric_only=False)[0]
df[col].fillna(value=df[col].mode()[0],inplace=True)**最大值填充**
df[col].fillna(value=df[col].max(),inplace=True)**最小值填充**
```python
df[col].fillna(value=df[col].min(),inplace=True)
2 填充KNN数据
pip install fancyimpute
填充近邻的数据，先利用knn计算临近的k个数据，然后填充他们的均值。（安装fancyimpute）除了knn填充，fancyimpute还提供了其他填充方法
缺点：基于欧式距离找找最相邻的K个点的均值做填充，不能填充类别变量，并且进入KNN模型的数据也不能有非数值变量。
import pandas as pd
import numpy as np
from fancyimpute import KNN
data = pd.DataFrame([[3, 2, 4, 0],[3, np.nan, 3, 1],[5, np.nan, np.nan, 1],[5, 5, 3, 4]],columns=list('ABCD'))
print(data)
# fancyimpute填补缺失值时会自动删除列
data = pd.DataFrame(KNN(k=6).fit_transform(data),columns=data.columns)名
print(data)
3 预测填充
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressordef set_missing_ages(df):#把数值型特征都放到随机森林里面去，除了Age其他四个特征均无缺失值age_df=df[['Age','Fare','Parch','SibSp','Pclass']]known_age = age_df[age_df.Age.notnull()].as_matrix()unknown_age = age_df[age_df.Age.isnull()].as_matrix()y=known_age[:,0]#y是年龄，第一列数据x=known_age[:,1:]#x是特征属性值，后面几列rfr=RandomForestRegressor(random_state=0,n_estimators=2000,n_jobs=-1)#根据已有数据去拟合随机森林模型rfr.fit(x,y)#预测缺失值predictedAges = rfr.predict(unknown_age[:,1:])#填补缺失值df.loc[(df.Age.isnull()),'Age'] = predictedAgesreturn df,rfr
对于类别型变量
1 出现频率最高的变量填充（相当于众数）
data["D"] = data["D"].fillna(data["D"].value_counts().index[0])
2 将缺失作为一个特定的类别
把缺失当作一种特定的状态，
比如对于账户信息的收集，其中有些是选填项，这些特征肯定会存在缺失，我们可以把它当作一个”保密“的类别。
3 预测填充
对于时间序列
由于时间序列的特殊性，相邻的点相关性比较大。所以，对于时间序列的缺失值的处理方式会与数值型缺失值处理方式不同，往往会用相邻的点填充。
前一个值填充
df["col"] = df["col"].fillna(df["col"].fillna(method='ffill'))
后一个值填充
df["col"] = df["col"].fillna(df["col"].fillna(method='bfill'))
线性插值
df["col"] = df["col"].fillna(df["col"].interpolate())
二、删除处理
按列删除
某一列缺失数据较多，比如缺失率高达80%以上时，往往会删除整列特征
按行删除
对于重要的唯一标识ID特征存在缺失，比如我的建模目标是预测每个用户的消费能力。每个用户ID唯一标识一个特定的用户，若用户ID存在缺失直接删除缺失所在行。
三、不处理
其实对于树模型来说是支持缺失值的，但是建模效果可能会差于处理后建模。
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