Отсутствующее значение в наборе данных отображается как вопросительный знак, ноль, NaN или просто пустая ячейка. Но как можно справиться с недостающими данными?
Конечно, каждая ситуация отличается и должна оцениваться по-разному.
Есть много способов справиться с недостающими значениями. Рассмотрим типичные варианты на примере набора данных - 'Titanic'. Эти данные являются открытым набором данных Kaggle.
Для анализа необходимо импортировать библиотеки Python и загрузить данные.
Для загрузки используется метод Pandas read.csv(). В скобках указывается путь к файлу в кавычках, чтобы Pandas считывал файл во фрейм данных (Dataframes - df) с этого адреса. Путь к файлу может быть URL адрес или вашим локальным адресом файла.
# import the libraries
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inline
import matplotlib as plt
import matplotlib as mpl
import matplotlib.cm as cm
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import pyplot
# import the dataset
train_df = pd.read_csv(r'C:\Users\Tatiana\Desktop\Python\titanic\train.csv')
train_df.head(2)
Посмотрим на размер данных (количество строк, колонок):
train_df.shape(891, 12)
Для просмотра статистической сводки каждого столбца, чтобы узнать распределение данных в каждом столбце используется метод describe( ). Этот метод показывает нам количество строк в столбце - count, среднее значение столбца - mean, столбец стандартное отклонение - std, минимальные (min) и максимальные (max) значения, а также границу каждого квартиля - 25%, 50% и 75%. Любые значения NaN автоматически пропускаются.
train_df.describe()
По умолчанию, метод describe( ) пропускает строки и столбцы не содержащие чисел - категориальные признаки. Чтобы включить сводку по всем столбцам нужно в скобках добавить аргумент - include = "all".
# describe all the columns
train_df.describe(include = "all")
Для категориальных признаков этот метод показывает: - Сколько уникальных значений в наборе данных - unique; top значения; частота появления значений - freg.
Метод info( ) - показывает информацию о наборе данных, индекс, столбцы и тип данных, ненулевые значения и использование памяти.
# look at the info
print(train_df.info())
В результате мы видим, что все колонки, кроме колонок 'Age', 'Cabin' и 'Embarked', содержат по 891 строк.
Колонка 'Survived' - это целевое значение. Показывает, кто выжил, а кто - нет. Эта колонка заполнена бинарными значениями:
0 - не выжил
1 - выжил
Метод - value_counts(). Подсчет значений - это хороший способ понять, сколько единиц каждой характеристики / переменной у нас есть.
train_df['Survived'].value_counts()
Из 891 пассажира выжило 342.
sns.set_style('whitegrid')
sns.countplot(x='Survived',data=train_df,palette='RdBu_r')
Из 891 пассажира выжило 342 это 38%.
figure, survive_bar = plt.subplots(figsize=(7, 7))
sns.barplot(x= train_df["Survived"].value_counts().index, y = train_df["Survived"].value_counts(), ax = survive_bar)
survive_bar.set_xticklabels(['Not Survived', 'Survived'])
survive_bar.set_ylabel('Frequency Count')
survive_bar.set_title('Count of Survival', fontsize = 16)
for patch in survive_bar.patches:
label_x = patch.get_x() + patch.get_width()/2 # find midpoint of rectangle
label_y = patch.get_y() + patch.get_height()/2
survive_bar.text(label_x, label_y,
#left - freq below - rel freq wrt population as a percentage
str(int(patch.get_height())) + '(' +
'{:.0%}'.format(patch.get_height()/len(train_df.Survived))+')',
horizontalalignment='center', verticalalignment='center')
Визуализация: Графики подсчета значений в колонках - "Survived", "Pclass", "Sex", "SibSp", "Parch", "Embarked"
fig, myplot = plt.subplots(figsize = (15,6), nrows = 2,ncols = 3)
features = ["Survived","Pclass","Sex","SibSp","Parch","Embarked"]
row, col, num_cols = 0,0,3
for u in features:
sns.barplot(x = train_df[u].value_counts().index,y = train_df[u].value_counts(),
ax = myplot[row, col])
myplot[row, col].set_xlabel("")
myplot[row, col].set_title(u + " Titanic", fontsize = 15)
myplot[row, col].set_ylabel("Count")
col = col + 1
if col == 3:
col = 0
row = row + 1
plt.subplots_adjust(hspace = 0.5)
plt.subplots_adjust(wspace = 0.3)
# i put roundbracket around x,y,z to make more sense. just like how x \in [1,2,3]
# and if x is a tuple or bracket
#we have u \in [(1,2,3),(2,3,5),...] where u = (x,y,z)
#for each patch in each graph from [0,0] to [1,2], we want to do the following...
for v in range(2):
for z in range(3):
for patch in myplot[v,z].patches:
label_x = patch.get_x() + patch.get_width()/2 # find midpoint of rectangle
label_y = patch.get_y() + patch.get_height()/2
myplot[v,z].text(label_x, label_y,
str(int(patch.get_height())) + '('+'{:.0%}'.format(
patch.get_height()/len(train_df.Survived))+')',
horizontalalignment='center', verticalalignment='center')
Теперь посмотрим на колонки которые имеют пропущенные значения.
Есть два метода обнаружения недостающих данных: - isnull() и notnull().
Результатом является логическое значение, указывающее, действительно ли значение, переданное в аргумент, отсутствует. «Истина» ( True ) означает, что значение является отсутствующим значением, а «Ложь» ( False ) означает, что значение не является отсутствующим.
# Evaluating for Missing Data
missing_data = train_df.isnull()
missing_data.head(6)
Используя цикл for в Python, мы можем быстро определить количество пропущенных значений в каждом столбце. Как упоминалось выше, «Истина» представляет отсутствующее значение, а «Ложь» означает, что значение присутствует в наборе данных. В теле цикла for метод ".value_counts ()" подсчитывает количество значений "True".
# Count missing values in each column
for column in missing_data.columns.values.tolist():
print(column)
print(missing_data[column].value_counts())
print(" ")
Посмотрим - сколько пропущенных значений в каждой колонке.
train_df.isnull().sum()
'Age'
В колонке возраст - 'Age' не указано 177 значений. И нужно понять - это систематическая ошибка или какая-то случайная погрешность.
Н-р, может у пассажиров 1 класса (или у женщин) не спрашивали про возраст ( т. к. это было не прилично), или случайно пропустили. Понимание о причине пропущенных значений, определит - как работать с этими отсутствующими данными.
Нужно сгруппировать возраст, относительно того, отсутствует возраст или нет. Для группировки используем метод groupby().
True - отсутствует возраст
False - значение заполнено
# missing age or not
train_df.groupby(train_df['Age'].isnull()).mean()
Среди пассажиров, у которых значение возраста отсутствовало, были выжившие (около 30%) и погибшие (около 70%) - колонка 'Survived’, True = 0.29 .
Эти пассажиры были в более низком классе:
колонка 'Pclass’ - True = 2.59 (это среднее значение класса)
колонка ‘Fare’ - True = 22.15 (это среднее значение стоимости билета)
Подсчет значений в колонке 'Pclass':
# Value Counts
train_df['Pclass'].value_counts()
Например, в 3 классе было 491 пассажира (это 55%)
train_df.groupby(['Pclass']) ['Survived'].value_counts(normalize=True)
Для более детального анализа, создадим новую колонку 'Age_NaN' (бинарный классификатор). Используем метод where(), где прописываем условие: - если значение в колонке 'Age' отсутствует, то присваиваем в колонке 'Age_NaN' - значение 0, если присутствует, то 1.
# Let's create a new column 'Age_NaN'
# If there is no value in the "Age" column, then = 0 and yes value = 1
train_df['Age_NaN'] = np.where(train_df['Age'].isnull(), 0,1)
train_df.head(6)
Подсчет значений в колонке 'Age_NaN'
# Value Counts
train_df['Age_NaN'].value_counts()
Выживаемость пассажиров в зависимости от наличия записи о возрасте.
# Survived passengers by 'Age_NaN'
train_df.groupby(['Age_NaN']) ['Survived'].value_counts(normalize=True)
И снова мы видим: - что, среди пассажиров, у которых значение возраста отсутствовало, были выжившие (около 30%) и погибшие (около 70%).
Выживаемость пассажиров в зависимости от наличия записи о возрасте и класса.
train_df.groupby(['Age_NaN','Pclass']) ['Survived'].value_counts(normalize=True)
pd.crosstab(train_df['Pclass'], train_df['Age_NaN'])
В первом классе запись отсутствует у 30 пассажиров. Из 30 пассажиров выжило - 46%(14 пассажиров), погибло - 53%(16 пассажиров). Всего пассажиров было в первом классе - 216 (в данном наборе данных).
Во втором классе запись отсутствует у 11 пассажиров. Из 11 пассажиров выжило - 36%(4 пассажира), погибло - 63% (7 пассажиров). Всего пассажиров было во втором классе - 184 (в данном наборе данных).
В третьем классе запись отсутствует у 136 пассажиров. Из 136 пассажиров выжило - 25% (34 пассажира), погибло - 75% (102 пассажира). Всего пассажиров было в третьем классе - 491 (в данном наборе данных).
Выживаемость пассажиров в зависимости от наличия записи о возрасте и пола.
train_df.groupby(['Age_NaN','Sex']) ['Survived'].value_counts(normalize=True)
pd.crosstab(train_df['Sex'], train_df['Age_NaN'])
У 53 женщин нет записи о возрасте. Из 53 женщин выжило 68% (36 женщин), погибло 32% (17 женщин). Всего женщин было - 314 (в данном наборе данных).
У 124 мужчин нет записи о возрасте. Из 124 мужчин выжило 13% (16 мужчин), погибло 87% (108 мужчин). Всего мужчин было - 577 (в данном наборе данных)
Пассажиров было много в 3 классе и много погибло. Пассажиры - мужчины, у которых был более дешевый билет и более низкий класс - имели меньше шансов выжить.
Т.к. среди пассажиров, у которых значение возраста отсутствовало, были выжившие (около 30%) и погибшие (около 70%), и пассажиры были с разных классов( из 3 класса было значительно больше), и среди пассажиров были мужчины и женщины (мужчин было значительно больше), то при опросе у выживших и при осмотре тел погибших могли случайно пропустить возраст пассажира.
Следовательно делаем вывод, что возраст случайно не занесли.
Решение: Пропущенные значения заполнить средним значением.
# missing values are replaced by the average value
train_df['Age'].fillna(train_df['Age'].mean(), inplace = True)
sns.set_style('whitegrid')
%matplotlib inline
g = sns.FacetGrid(train_df, col='Survived')
g.map(plt.hist, 'Age', bins=10)
Посмотрим на график выживаемости пассажиров в зависимости от класса и возраста
# Survived passengers by Pclass and Age
grid = sns.FacetGrid(train_df, col ='Survived', row ='Pclass', height = 3.5, aspect=1.5)
grid.map(plt.hist, 'Age', alpha=.5, bins=10)
grid.add_legend();
'Cabin'
В колонке каюта ( 'Cabin') не указано 687 значений. Т. к. пропущенных значений много, можно удалить полностью колонку 'Cabin', а можно и оставить отсутствующие данные как - отсутствующие данные. Здесь важно понять: - Существует ли какая-то систематическая взаимосвязь между выживанием и тем, была ли у пассажира отдельная каюта.Для группировки используем метод groupby().
True - отсутствует упоминание о каюте
False - значение заполнено
# missing cabin or not
# Relationship between the presence of a value in the "Cabin" column on the survival rate
train_df.groupby(train_df['Cabin'].isnull()).mean()
Те, пассажиры у кого запись отсутствует - выжили около 30%. А у кого запись о наличии каюты есть - выжило 67%.
Вывод: Есть взаимосвязь между выживанием и наличием каюты.
Решение:
Создать новую колонку 'Cabin_available' (бинарный классификатор).Используем метод where(), где прописываем условие: - Если значение в колонке 'Cabin' отсутствует, то присваиваем в колонке 'Cabin_available' - значение 0, если присутствует, то 1.
# Let's create a new column 'Cabin_available'
# If there is no value in the "Cabin" column, then = 0 and yes value = 1
train_df['Cabin_available'] = np.where(train_df['Cabin'].isnull(), 0,1)
train_df.head(6)
Выживаемость пассажиров в зависимости от наличия записи о каюте:
train_df.groupby(['Cabin_available']) ['Survived'].value_counts(normalize=True)
train_df.pivot_table(
'PassengerId', 'Cabin_available', 'Survived', 'count').plot(
kind='bar', stacked=True)
Теперь колонку 'Cabin' можно удалить.
train_df.drop(['Cabin'], axis = 1, inplace = True)
train_df
'Embarked'
В колонке порт посадки на борт ('Embarked') не указано два значения. Это категориальный признак.
Решение: Заменить пропущенные значения по частоте. Заменить отсутствующее значение значением, которым чаще всего встречается в конкретном столбце.
train_df['Embarked'].value_counts()
Чаще всего встречается значение S - 644. Нужно заменить пропущенные значения на S.
# replace the missing 'Embarked' values by the most frequent - S
train_df['Embarked'].replace(np.nan, 'S', inplace = True)
train_df['Embarked'].describe()
Good! Now, we have a dataset with no missing values. (Хорошо! Теперь у нас есть набор данных без пропущенных значений.)
train_df.isnull().sum()
