1、缺失查看 首先，需要查看缺失值的缺失数量以及比例（#数据使用的kaggle平台上预测房价的数据）
import pandas as pd # 统计缺失值数量 missing=data.isnull().sum().reset_index().rename(columns={0:'missNum'}) # 计算缺失比例 missing['missRate']=missing['missNum']/data.shape[0] # 按照缺失率排序显示 miss_analy=missing[missing.missRate>0].sort_values(by='missRate',ascending=False) # miss_analy 存储的是每个变量缺失情况的数据框 柱形图可视化
import matplotlib.pyplot as plt import pylab as pl fig = plt.figure(figsize=(18,6)) plt.bar(np.arange(miss_analy.shape[0]), list(miss_analy.missRate.values), align = 'center',color=['red','green','yellow','steelblue']) plt.title('Histogram of missing value of variables') plt.xlabel('variables names') plt.ylabel('missing rate') # 添加x轴标签，并旋转90度 plt.xticks(np.arange(miss_analy.shape[0]),list(miss_analy['index'])) pl.xticks(rotation=90) # 添加数值显示 for x,y in enumerate(list(miss_analy.missRate.values)): plt.text(x,y+0.12,'{:.2%}'.format(y),ha='center',rotation=90) plt.ylim([0,1.2]) plt.show() 这样的统计计算以及可视化基本已经看出哪些变量缺失，以及缺失比例情况，对数据即有个缺失概况。下面将对缺失变量进行相应处理。
2、缺失处理 方式1：删除 直接去除含有缺失值的记录，这种处理方式是简单粗暴的，适用于数据量较大（记录较多）且缺失比较较小的情形，去掉后对总体影响不大。一般不建议这样做，因为很可能会造成数据丢失、数据偏移。
# 1、删除‘age’列 df.drop('age', axis=1, inplace=True) # 2、删除数据表中含有空值的行 df.dropna() # 3、丢弃某几列有缺失值的行 df.dropna(axis=0, subset=['a','b'], inplace=True) 直接去除缺失变量，基于第一步我们已经知道每个变量的缺失比例，如果一个变量的缺失比例过高，基本也就失去了预测意义，这样的变量我们可以尝试把它直接去掉。
# 去掉缺失比例大于80%以上的变量 data=data.dropna(thresh=len(data)*0.2, axis=1) 方式2：常量填充 在进行缺失值填充之前，我们要先对缺失的变量进行业务上的了解，即变量的含义、获取方式、计算逻辑，以便知道该变量为什么会出现缺失值、缺失值代表什么含义。比如，‘age’ 年龄缺失，每个人均有年龄，缺失应该为随机的缺失，‘loanNum’贷款笔数，缺失可能代表无贷款，是有实在意义的缺失。
全局常量填充：可以用0，均值、中位数、众数等填充。
平均值适用于近似正态分布数据，观测值较为均匀散布均值周围；中位数适用于偏态分布或者有离群点数据，中位数是更好地代表数据中心趋势；众数一般用于类别变量，无大小、先后顺序之分。
# 均值填充 data['col'] = data['col'].fillna(data['col'].means()) # 中位数填充 data['col'] = data['col'].fillna(data['col'].median()) # 众数填充 data['col'] = data['col'].fillna(stats.mode(data['col'])[0][0]) 也可以借助Imputer类处理缺失:
from sklearn.preprocessing import Imputer imr = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0) imputed_data =pd.DataFrame(imr.fit_transform(df.values),columns=df.columns) imputed_data 方式3：插值填充 采用某种插入模式进行填充，比如取缺失值前后值的均值进行填充：
# interpolate()插值法，缺失值前后数值的均值，但是若缺失值前后也存在缺失，则不进行计算插补。 df['a'] = df['a'].interpolate() # 用前面的值替换, 当第一行有缺失值时，该行利用向前替换无值可取，仍缺失 df.fillna(method='pad') # 用后面的值替换，当最后一行有缺失值时，该行利用向后替换无值可取，仍缺失 df.fillna(method='backfill')#用后面的值替换 方式4：KNN填充 利用knn算法填充，其实是把目标列当做目标标量，利用非缺失的数据进行knn算法拟合，最后对目标列缺失进行预测。（对于连续特征一般是加权平均，对于离散特征一般是加权投票）
fancyimpute 类
from fancyimpute import KNN fill_knn = KNN(k=3).fit_transform(data) data = pd.DataFrame(fill_knn) sklearn类
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier, KNeighborsRegressor def knn_filled_func(x_train, y_train, test, k = 3, dispersed = True): # params: x_train 为目标列不含缺失值的数据（不包括目标列） # params: y_train 为不含缺失值的目标列 # params: test 为目标列为缺失值的数据（不包括目标列） if dispersed: knn= KNeighborsClassifier(n_neighbors = k, weights = "distance") else: knn= KNeighborsRegressor(n_neighbors = k, weights = "distance") knn.fit(x_train, y_train) return test.index, knn.predict(test) 方式5：随机森林填充 随机森林算法填充的思想和knn填充是类似的，即利用已有数据拟合模型，对缺失变量进行预测。
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor, RandomForestClassifier def knn_filled_func(x_train, y_train, test, k = 3, dispersed = True): # params: x_train 为目标列不含缺失值的数据（不包括目标列） # params: y_train 为不含缺失值的目标列 # params: test 为目标列为缺失值的数据（不包括目标列） if dispersed: rf= RandomForestRegressor() else: rf= RandomForestClassifier() rf.fit(x_train, y_train) return test.index, rf.predict(test) 3、缺失衍生 有时候，可以根据某个字段是否缺失，进行新变量的衍生，比如，"信用卡数量"，若该字段缺失，代表'无信用卡'，则可以根据"信用卡数量"是否缺失衍生'有无信用卡'字段，这种衍生很可能是很有效果的。
4、总结 总之，处理缺失值是需要研究数据规律与缺失情况来进行处理的，复杂的算法不一定有好的效果，因此，还要具体问题具体分析，尤其是要搞明白字段含义以及缺失意义，这往往容易被忽略。个人经验，数据处理需要去探索，没有一成不变的万全之策。
