Python 中處理缺失資料：原因和解決方案

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簡介

缺失資料是資料分析中常見的問題，可能由多種原因導致。在 Python 中，缺失值通常表示為 NaN（非數字）或 None。

如果未正確處理缺失資料，可能會導致分析結果不準確並得出有偏差的結論。因此，處理缺失資料是任何成功資料分析專案的重要組成部分。

Python 中缺失資料的原因

缺失資料是資料分析師和科學家在工作中經常遇到的一個常見挑戰。在 Python 中，資料缺失的原因有很多。瞭解這些原因可以幫助分析師制定有效的缺失資料處理策略，這對分析的準確性和可靠性至關重要。

資料錄入錯誤

缺失資料最常見的原因之一是資料錄入過程中的誤差。這可能包括手動將資料輸入系統或資料庫的個人所犯的錯誤。

例如，個人在輸入資訊時可能會意外跳過某個欄位，或錯誤地輸入不正確的值。資料錄入錯誤可能源於各種因素，例如培訓不足、疲勞或粗心大意。

這些錯誤可能導致缺失值隨機或系統地出現在整個資料集中。分析師需要儘早識別這些來源並實施措施將其降到最低。

資料收集過程不完整

不完整的資料收集過程也會導致 Python 資料集中出現缺失值。例如，如果由於調查設計存在缺陷或受訪者對回答某些調查問題缺乏興趣而根本沒有收集與某個事件相關的資訊，則會導致資料集中出現空白。不完整的資料收集過程可能由於各種原因而發生，包括與時間限制或預算限制相關的限制，這些限制限制了在任何給定時間可以收集多少資訊，從而再次導致可能被分析的有價值資訊的丟失。

資料傳輸過程中的損壞或丟失

在處理大型資料集時，資料傳輸過程中的損壞或丟失是另一個需要關注的原因。當資料集的某些部分在從一個位置傳輸到另一個位置時變得不完整時，就會發生這種情況，導致不完整性並導致不正確的分析結果。

這個問題可能是由於在不同平臺之間傳輸大量資料時發生的錯誤、不可靠的網路服務和其他技術問題（如軟體相容性問題）造成的。分析師應儘早識別和緩解這些來源，以避免分析結果出現不準確。

無響應或拒絕回答

Python 中缺失資料的另一個重要原因是，當個人或組織拒絕提供資訊時，或者個人根本沒有做出回應（這在調查、人口普查、民意調查中經常看到），這會導致關鍵資訊的缺失。這被稱為無響應偏差。

無響應的原因各不相同，從個人沒有完全理解所提出的問題、擔心隱私、時間限制，到僅僅有意拒絕提供必要的資訊。分析師必須在設計資料收集過程時制定適當的措施，以儘可能地減輕無響應偏差。

缺失資料的型別

資料集中的缺失資料可以根據缺失背後的機制分類為不同的型別。瞭解缺失資料的型別非常重要，因為它會影響我們如何處理和分析它們。在本節中，我們將討論最常見的缺失資料型別。

完全隨機缺失 (MCAR)

當缺失值與資料集中任何其他變數（無論是否觀察到）之間不存在任何關係時，就會發生 MCAR。這意味著值缺失的機率不取決於資料集中任何其他變數或值。MCAR 被認為是一種理想情況，因為它允許我們直接消除具有缺失值的案例，而不會在我們的分析中引入偏差。

例如，想象一下進行一項調查，其中一些參與者純粹出於偶然原因錯過了回答一些問題，例如忘記或失去興趣。在 MCAR 下，我們可以安全地假設這些錯過的答案與任何其他因素（如人口統計或態度）無關。

隨機缺失 (MAR)

當缺失值與資料集中某些觀察到的變數之間存在系統關係，但與缺失的實際值之間不存在關係時，就會發生 MAR。這意味著值是否被觀察到僅取決於我們資料中已經存在的變數，而不是取決於未觀察到的（缺失的）變數。MAR 可以使用統計技術（如多重插補）進行處理。

例如，假設我們進行一項研究來調查農村和城市居民之間收入的差異，但由於文化原因或對研究人員缺乏信任，一些農村地區的參與者沒有報告他們的收入。在這種情況下，即使在位置和收入報告之間存在關聯（個人可能隱瞞收入資訊的一個系統原因），這種關聯也不取決於他們的實際收入。

非隨機缺失 (MNAR)

當缺失值與未觀察到的變數之間存在系統關係時，就會發生 MNAR。這意味著值是否被觀察到取決於我們資料中未包含的因素。

換句話說，缺失本身就是資訊來源，忽略它會導致結果出現偏差。例如，假設我們進行一項研究來調查年齡和收入之間的關係，但一些參與者沒有報告他們的收入，特別是因為他們認為他們高於平均水平的收入會影響人們對他們的看法。

在這種情況下，收入資訊的缺失將與年齡和收入本身（一個未觀察到的變數）相關，這使得處理起來更加複雜。MNAR 需要額外的假設或外部資料來源來估計觀察到某些值的可能性。

Python 中處理缺失資料的解決方案

處理缺失資料是資料分析中的一個關鍵任務。研究人員和資料科學家應該始終制定一個計劃來處理資料集中缺失的值。

在 Python 中，有不同的方法來處理缺失資料，包括刪除和插補方法。每種方法都有其自身的優缺點，在實際應用中應加以考慮。

以下是一些使用 Python 庫處理缺失資料的示例：

Pandas 庫

import pandas as pd
# Read a dataset with missing values
df = pd.read_csv('data.csv')
# Check for missing values
print(df.isnull().sum())
# Drop rows with any missing values
df.dropna(inplace=True)
# Fill missing values with mean
df['column_name'].fillna(df['column_name'].mean(), inplace=True)
# Fill missing values with forward fill
df['column_name'].ffill(inplace=True)
# Fill missing values with backward fill
df['column_name'].bfill(inplace=True)

Scikit-learn 庫

from sklearn.impute import SimpleImputer
# Initialize SimpleImputer
imputer = SimpleImputer(strategy='mean')
# Impute missing values in a column
df['column_name'] = imputer.fit_transform(df[['column_name']])

Statsmodels 庫

import statsmodels.api as sm
# Drop rows with any missing values
df = df.dropna()
# Perform multiple imputation
imputed_data = sm.imputation.mice.MICEData(df)
imputed_data.update_all()
df_imputed = imputed_data.data

這些只是使用不同庫在 Python 中處理缺失資料的一些示例。適當的技術取決於資料的性質和缺失資料機制。

結論

缺失資料是資料分析中常見的問題，會極大地影響結果的準確性。正確處理缺失資料以確保從分析中得出可靠的結論非常重要。資料科學家有各種方法來處理缺失資料，但重要的是，他們在決定解決方案之前要了解缺失資料的原因和型別。