高缺失率数据如何选择填充方式

Question

我有2000个数据点(连续数值型数据)，有30个特征，按照某种标准这些特征可以分为5类，每类特征缺失的情况是相同的，即每类特征同时存在或者缺失。采用什么样的方法可以填补这些缺失值呢？要求，填补前后数据集的分布不变

Answer 1

以下内容由CHATGPT及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳：

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【您想要解决的问题】： 您想要解决的问题是如何选择一种合适的方法来填充一个包含2000个数据点和30个特征的数据集中的缺失值。这些特征可以被分为5类，每类特征的缺失情况是相同的，即要么全部存在，要么全部缺失。您要求填充后数据集的分布保持不变。

【问题出现原因】： 这个问题可能出现的原因有：

1. 数据收集过程中的不完整性，导致某些特征的值未能被记录。
2. 数据清洗和预处理阶段，某些特征被认为不重要或有误而被删除。
3. 数据存储或传输过程中的错误，导致信息丢失。

【问题解决方案】： 最优解决方案是采用一种能够保持数据分布不变的填充方法。以下是几种可能的填充策略：

1. 均值填充：对于数值型数据，可以使用每类特征的均值来填充缺失值。
2. 中位数填充：如果数据分布偏斜，使用中位数填充可能更合适。
3. 众数填充：对于分类数据，可以使用众数填充。
4. K-最近邻(KNN)：使用KNN算法根据最近的K个邻居的值来填充缺失值。
5. 多重插补(Multiple Imputation)：通过生成多个填充版本，然后对结果进行平均，以减少填充带来的偏差。

由于您要求每类特征要么全部存在要么全部缺失，可以考虑使用均值或中位数填充，因为这些方法简单且易于实现，同时能够保持数据集的分布。

【提供代码】： 以下是使用Python中的pandas和scikit-learn库进行均值填充的示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.impute import SimpleImputer

# 假设df是您的DataFrame
# 首先，确定每类特征的缺失情况
# 假设您已经将特征分为5类，每类特征的索引存储在categories中
categories = [...]  # 这里填入特征的分类索引

# 创建一个填充器，使用每类特征的均值填充
imputer = SimpleImputer(strategy='mean')

# 填充缺失值
for category in categories:
    df.iloc[:, category] = imputer.fit_transform(df.iloc[:, category])

# 显示填充后的数据
print(df.head())

【代码运行方式】： 要运行此代码，您需要有Python环境，并安装了pandas和scikit-learn库。您可以使用pip命令安装这些库：

pip install pandas scikit-learn

运行代码前，请确保您的数据存储在名为df的pandas DataFrame中，并且categories变量包含了每类特征的正确索引。

【代码预期运行结果】： 代码将输出填充后的数据的前几行，显示每类特征的缺失值已经被相应的均值所替换。

【推荐相关链接】：

1. Pandas官方文档
2. Scikit-learn官方文档
3. 数据插补方法综述
4. 多重插补技术