还原填充错误的缺失数据
手动方法 map() 函数映射
map(func)
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame()
df['身高'] = [170, -1, 190, 150, 166]
df['体重'] = [50, 65, 70, 60, -1]
df.index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
结果：
很明显人的身高不可能是 -1 ， 体重也不可能是 -1 ， 这些数据属于有违反常识的数据值。 因此这里是误填充操作（或者可以理解成：异常值）
那么我们应该如何发现它们，并将其替换成缺失值形式呢？
df['身高'] = df['身高'].map(lambda x : x if x != -1 else None)
df['体重'] = df['体重'].map(lambda x : x if x != -1 else None)
df
结果：
自动方法 for循环 + replace() 替换
如果我们的数据列数较小的时候，我们可以进行手动填充，但是有许多数据列都存在缺失，那就需要进行自动填充以提高效率
columns = df[df == -1].columns.tolist()
for col in columns:
df[col].replace([-1], [np.nan], inplace=True)
df
注意： 这里使用的 np.nan 和之前使用的 None 均可以代表缺失数据，None (是 python中的 ) ， np.nan(是numpy中的)
说明
以上这些心得是在特征工程中体会得到的，如果数据存在缺失，那么对缺失值的操作不是很方便，不妨先将缺失值用一些独特的值来填充，然后进行特征构建组合，这样的话可能会破坏原始的数据结构，但是却能打开数据各个特征之间的关系，可以结合具体业务展开。
使用方法：
1. 缺失数据检查
2. 缺失数据用独特的值填充 （一般使用-1， -9999，等）
3. 进行特征构建
4. 判断构架之后特征的相关性
5. 把数据还原会原始状态（本blog的内容）
以上方法结合具体的情况使用。
Original: https://blog.csdn.net/qsx123432/article/details/117014970
Author: 小王做笔记
Title: 还原填充错误的缺失数据
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