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Python 数据分析与可视化 Day 9 - 缺失值与异常值处理技巧

news 来源：原创 2025/6/28 9:05:59

✅ 今日目标

熟练处理数据中的缺失值（NaN、None）
学会识别和处理异常值（outliers）
掌握常用的处理方法：填充、删除、替换、标准差法、箱型图法等
为后续机器学习建模打好数据清洗基础

📚 一、缺失值处理（Missing Data）

1. 检查缺失值

df.isnull().sum()  # 每列缺失值数量
df.info()          # 查看字段类型和非空计数

2. 删除缺失值

df.dropna()              # 删除包含缺失值的行
df.dropna(axis=1)        # 删除包含缺失值的列
df.dropna(how="all")     # 删除整行全为空

3. 填充缺失值（推荐）

df["成绩"].fillna(df["成绩"].mean(), inplace=True)      # 均值填充
df["成绩"].fillna(method="ffill", inplace=True)          # 前向填充
df["成绩"].fillna(method="bfill", inplace=True)          # 后向填充

4. 替换无效数据为 NaN

import numpy as np
df["成绩"].replace("缺考", np.nan, inplace=True)

⚠️ 二、异常值检测与处理

1. 基于统计分布检测异常值（Z-Score）

score_mean = df["成绩"].mean()
score_std = df["成绩"].std()df["Z值"] = (df["成绩"] - score_mean) / score_std# 筛选 Z 分数绝对值大于 3 的异常点
outliers = df[abs(df["Z值"]) > 3]
print(outliers)

2. 使用箱型图（IQR）识别异常值

Q1 = df["成绩"].quantile(0.25)
Q3 = df["成绩"].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR# 判断异常值
outliers_iqr = df[(df["成绩"] < lower_bound) | (df["成绩"] > upper_bound)]
print(outliers_iqr)

3. 替换或删除异常值

# 方法一：直接删除
df_cleaned = df[(df["成绩"] >= lower_bound) & (df["成绩"] <= upper_bound)]# 方法二：用边界值替代异常值
df["成绩"] = df["成绩"].clip(lower_bound, upper_bound)

🧪 今日练习建议

对学生数据进行缺失值统计
使用多种方法填充缺失成绩
使用标准差（Z-Score）和 IQR 方法检测异常值
对异常值进行合理处理（删除 / 替换）

输出处理前后的对比数据统计信息

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import os# 设置中文支持（根据系统配置选择）
plt.rcParams['font.family'] = 'Arial Unicode MS'  # macOS
# plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']     # Windows
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 加载数据
data_path = "data/students_dirty.csv"
if not os.path.exists(data_path):raise FileNotFoundError("❌ 缺少数据文件：students_dirty.csv，请确保数据文件存在于 data 目录下。")df = pd.read_csv(data_path, encoding="utf-8", header=0)
print("✅ 原始数据预览：")
print(df)# ------------------ 一、缺失值处理 ------------------print("\n🔍 缺失值统计：")
print(df.isnull().sum())# 示例：将“缺考”字符串替换为 NaN
df.replace({"缺考": np.nan}, inplace=True)
df["成绩"] = pd.to_numeric(df["成绩"], errors="coerce")# 填充缺失值（用平均数填充）
mean_score = df["成绩"].mean()
df.fillna({"成绩": mean_score}, inplace=True)
print(f"\n✅ 缺失值已填充为平均数：{mean_score:.2f}")# ------------------ 二、异常值检测（Z-Score） ------------------mean = df["成绩"].mean()
std = df["成绩"].std()
df["Z值"] = (df["成绩"] - mean) / std# 绝对值大于 3 视为异常
outliers_z = df[abs(df["Z值"]) > 3]
print(f"\n📈 Z-Score 异常值数量：{len(outliers_z)}")
print(outliers_z)# ------------------ 三、异常值检测（IQR） ------------------Q1 = df["成绩"].quantile(0.25)
Q3 = df["成绩"].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
lower = Q1 - 1.5 * IQR
upper = Q3 + 1.5 * IQRoutliers_iqr = df[(df["成绩"] < lower) | (df["成绩"] > upper)]
print(f"\n📊 IQR 异常值数量：{len(outliers_iqr)}")
print(outliers_iqr)# ------------------ 四、异常值处理 ------------------# 方式一：删除异常值
df_filtered = df[(df["成绩"] >= lower) & (df["成绩"] <= upper)]# 方式二：clip 限制在边界范围内
df_clipped = df.copy()
df_clipped["成绩"] = df_clipped["成绩"].clip(lower, upper)# ------------------ 五、可视化箱型图 ------------------sns.boxplot(df["成绩"])
plt.title("成绩箱型图")
plt.tight_layout()
os.makedirs("charts", exist_ok=True)
plt.savefig("charts/成绩箱型图_异常值检测.png")
plt.close()
print("📊 箱型图已保存至 charts/成绩箱型图_异常值检测.png")# ------------------ 六、保存结果 ------------------df_filtered.to_csv("data/students_no_outliers.csv", index=False)
df_clipped.to_csv("data/students_clipped.csv", index=False)print("\n✅ 异常值处理后的数据已保存：")
print("✔️ 删除异常值版本：data/students_no_outliers.csv")
print("✔️ 边界裁剪版本：data/students_clipped.csv")