在时序数据处理过程中，我们经常会遇到由于现实中的种种原因导致获取的数据缺失的情况，这里的数据缺失不单单是指为‘NaN'的数据，比如在AQI数据中，0是不可能出现的，这时候如果数据中出现了0也就是数据缺失了，最近正好在拿一个污染物的数据在做模型分析，中间就遇到了数据缺失值的问题，数据量本身不大，如果直接对缺失值进行丢弃处理的话会进一步减小数据量，所以这里考虑采用数据填充的方法来实现缺失数据的填充。我做了两个版本其中，第一个版本很简单可以不看，主要是简单实现以下效果。具体实现如下：
#!usr/bin/env python
#encoding:utf-8
from __future__ import division
'''
__Author__:沂水寒城
功能： python 基于滑动平均思想实现简易的缺失数据填充
'''
def zeroDataFill(one_all_list):
'''
对于0数据处理,简单实现版本,可忽略
'''
res_list=[]
for i in range(len(one_all_list)):
if one_all_list[i]!=0:
res_list.append(one_all_list[i])
else:
if i==0:
for j in range(1,len(one_all_list)):
if one_all_list[j]!=0:
res_list.append(one_all_list[j])
break
elif i==len(one_all_list)-1:
res_list.append(int(sum(res_list[-3:-1])/2))
else:
tmp=0
for j in range(i,len(one_all_list)):
if one_all_list[j]!=0:
tmp=one_all_list[j]
break
now=(res_list[i-1]+tmp)/2
res_list.append(int(now))
print res_list
return res_list
def dataProcessing(one_all_list,num=7):
'''
对于时间序列数据中的 0 进行处理，采用滑动平均的方法来填充(默认时间为一周)
'''
nozero_list=[one for one in one_all_list if one!=0]
before_avg,last_avg=sum(nozero_list[:num])/num,sum(nozero_list[-1*num:])/num
res_list=[]
for i in range(len(one_all_list)):
if one_all_list[i]!=0:
res_list.append(one_all_list[i])
else:
tmp=int(num/2)+1
if i<=tmp:
res_list.append(int(before_avg))
elif i>=len(one_all_list)-tmp:
res_list.append(int(last_avg))
slice_list=one_all_list[i-tmp:i+tmp+1]
res_list.append(int(sum(slice_list)/(num-1)))
print res_list
return res_list
if __name__=='__main__':
one_all_list=[0,12,3,5,1,5,7,8,4,0,12,14,0,0,45,34,67,43,0,9,1,0]
zeroDataFill(one_all_list)
dataProcessing(one_all_list,num=7)
结果如下：
[12, 12, 3, 5, 1, 5, 7, 8, 4, 8, 12, 14, 29, 37, 45, 34, 67, 43, 26, 9, 1, 17]
[5, 12, 3, 5, 1, 5, 7, 8, 4, 12, 14, 45, 34, 67, 43, 30, 33, 9, 1, 30, 8]
总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接