数据清理中的缺失值处理方式介绍

一、缺失值产生的原因

缺失值主要分为机械原因和人为原因。机械原因是指由于存储器损坏等原因导致数据丢失，而人为原因是指由于数据收集或输入错误导致数据缺失。

• 机械原因：

  • 硬件故障：存储设备（如硬盘、内存）发生故障，导致数据丢失。
  • 软件故障：数据库软件或数据处理软件出现故障，导致数据丢失。
  • 网络故障：网络连接中断或不稳定，导致数据传输失败。

• 人为原因：

  • 数据收集错误：数据收集人员在收集数据时，由于粗心大意或疏忽，导致数据缺失。
  • 数据输入错误：数据输入人员在将数据录入计算机时，由于粗心大意或疏忽，导致数据缺失。
  • 数据处理错误：数据处理人员在处理数据时，由于粗心大意或疏忽，导致数据缺失。

二、缺失值处理方法

在数据清理过程中，如果遇到缺失值，可以采用以下方法进行处理：

• 删除缺失值：

  这是最简单的方法，但也是最粗暴的方法。当缺失值的数量较少时，可以采用这种方法。但是，当缺失值的数量较多时，这种方法会损失大量的数据，导致数据分析结果不准确。

• 用平均值填充缺失值：

  这种方法是将缺失值用所有数据点的平均值进行填充。这种方法比较简单，而且可以保持数据的分布。但是，这种方法可能会导致数据的中位数和众数发生变化。

• 用中位数填充缺失值：

  这种方法是将缺失值用所有数据点的中位数进行填充。这种方法可以保持数据的分布，而且不会导致数据的中位数和众数发生变化。但是，这种方法可能会导致数据的平均值发生变化。

• 用众数填充缺失值：

  这种方法是将缺失值用所有数据点的众数进行填充。这种方法可以保持数据的分布，而且不会导致数据的中位数和平均值发生变化。但是，这种方法可能会导致数据的中位数和众数发生变化。

• 用随机值填充缺失值：

  这种方法是将缺失值用随机值进行填充。这种方法可以保持数据的分布，而且不会导致数据的中位数、平均值和众数发生变化。但是，这种方法可能会导致数据的准确性下降。

三、缺失值处理建议

在数据清理过程中，处理缺失值时，可以遵循以下建议：

• 了解缺失值产生的原因：

  在处理缺失值之前，首先要了解缺失值产生的原因。如果缺失值是由于机械原因造成的，则需要修复硬件或软件故障。如果缺失值是由于人为原因造成的，则需要改进数据收集、输入和处理流程。

• 选择合适的缺失值处理方法：

  根据缺失值的数量、分布和产生的原因，选择合适的缺失值处理方法。如果缺失值的数量较少，可以采用删除缺失值的方法。如果缺失值的数量较多，可以采用用平均值、中位数、众数或随机值填充缺失值的方法。

• 评估缺失值处理方法的效果：

  在处理缺失值之后，需要评估缺失值处理方法的效果。可以查看数据分布是否发生变化，数据的中位数、平均值和众数是否发生变化，数据分析结果是否准确。如果缺失值处理方法的效果不理想，可以尝试使用其他缺失值处理方法。