https://www.kaggle.com/rtatman/data-cleaning-challenge-handling-missing-values

今天学习kaggle上的缺失值处理课程，学习记录，可能不太严谨，请指正。

1.观察

观察几个样本数据或者所有数据有无NaN 或者None    

1.1读取数据，显示数据，肉眼观察

1.2 python中用下列方法

    a.data.isnull( )   ----对整体的series或者dataframe判断

       isnan(data) ----对某一行进行判断（这里我也不是特别明白）

       二者返回False和True，False代表没有缺失值，True代表有缺失值

       参考：https://blog.csdn.net/xidianliutingting/article/details/62041891

    b.统计有多少缺失值

        missing_count = data.isnull( ).sum( )

        返回每列中缺失值个数

    c.统计缺失值占比

        total = np.product(data.shape) ---计算矩阵一共有多少个元素，行数乘以列数

        missing = missing_count.sum( ) ---总共的缺失值的个数

        （missing / total ）*100 ---缺失值占比（该统计用于判断如何更好地处理缺失值）

2.判断

判断为什么有有缺失值

2.1 确实不存在

2.2 未被记录

3.处理缺失值

3.1 整行或者整列删除（一般不推荐该方法）

    data.dropna( ) 或者 data.dropna(axis=0) 按行删除，如果有缺失值的话，就把整行删除

    data.dropna(axis = 1) 按列删除

3.2 数据补齐

    3.2.1用“0”值代替缺失值(用值代替缺失值称为imputation)

         data.fillna(0)

    3.2.2 用同一列或者同一行的值代替缺失值

            data.fillna(method = 'bfill',axis=0) ---将缺失值同一列后一行的值赋值给缺失值，对于没有后一行的值仍然是缺失值

            data.fillna(method = 'bfill',axis=0).fillna(0) ---将缺失值同一列后一行的值赋值给缺失值，对于没有后一行的值用“0”填充

            data.fillna(method = 'bfill',axis=1).fillna(0) ---将缺失值同一列后一行的值赋值给缺失值，对于没有后一行的值用“0”填充

        fillna 的用法可以参见

        http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.fillna.html

        主要说下其中参数method：backfill/bfill：同列或者同行后一值填充，pad/ffill：同列或者同行前一值填充，默认是None（None这边的意思是？看具体用什么值填充吗？如果fillna（）括号里没有值的话会报错的）

    3.2.3 用均值、中位数、众数代替NaN值

            参见：https://www.kaggle.com/dansbecker/handling-missing-values

             Imputer 用法

            from sklearn.preprocessing import Imputer

            my_Imputer = Imputer( )

            data_imputer = my_Imputer.fit_transform(data)

            imputer参数中有个strategy：mean（用均值填充），median（用中位数填充），most_frquent(用众数填充)，默认值是mean，用均值填充

    3.2.4 有时3.4的方法得到的替代值高于或者低于实际值（可能有些真实值并未采集到，在数据中无法体现），或者缺失值在某方面具有唯一性。（直译，还没完全理解该方法）

        a.复制数据以防更改原数据

            new_data = data.copy( )

        b.新增一列，推算出缺失值可能的值

            cols_with_missing = (col for col in new_data.columns

                                            if new_data[c],isnull( ).any( ))

            for col in cols_with_missing:

                    new_data[col+'_was_missing'] = new_data[col].isnull( )

            my_imputer = Imputer( )

            new_data = my_imputer.fit_transform

还有其他很多处理方法，详见：http://blog.sina.com.cn/s/blog_670445240102v08m.html

3.3 不处理

        直接在包含空值的数据上进行数据挖掘。这类方法包括贝叶斯网络和人工神经网络等。
        贝叶斯网络是用来表示变量间连接概率的图形模式，它提供了一种自然的表示因果信息的方法，用来发现数据间的潜在关系。在这个网络中，用节点表示变量，有向边表示变量间的依赖关系。贝叶斯网络仅适合于对领域知识具有一定了解的情况，至少对变量间的依赖关系较清楚的情况。否则直接从数据中学习贝叶斯网的结构不但复杂性较高（随着变量的增加，指数级增加），网络维护代价昂贵，而且它的估计参数较多，为系统带来了高方差，影响了它的预测精度。当在任何一个对象中的缺失值数量很大时，存在指数爆炸的危险。
        人工神经网络可以有效的对付空值，但人工神经网络在这方面的研究还有待进一步深入展开。人工神经网络方法在数据挖掘应用中的局限性。这种做法的缺点是在模型的选择上有局限