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在数据分析中，数据清洗是至关重要的第一步。尤其在处理 Excel 文件时，缺失值（Missing Values）常常会阻碍分析流程。本文将通过一个自动化脚本，展示如何使用 Python 的 pandas 和 scikit-learn 库，快速填充或删除 Excel 文件中的缺失值，并最终生成干净的数据集。

1. 问题背景

在分析 Excel 文件时，缺失值可能以 NaN、空单元格或特殊符号（如 ?）的形式存在。手动处理这些缺失值耗时且容易出错，因此需要自动化解决方案。例如，你可能遇到以下场景：

销售数据：某个月份的销售额未记录。
用户调研表：部分受访者未填写年龄或性别。
传感器数据：设备故障导致部分时间点无记录。

2. 核心工具与原理

工具选择

pandas：Python 数据处理的标准库，用于读取 Excel 文件和数据操作。
scikit-learn：机器学习库中的 SimpleImputer 模块，提供缺失值填充的自动化方法。

填充策略

数值型数据：用列均值（mean）或中位数（median）填充。
类别型数据：用众数（most_frequent）填充。
极端情况：若缺失值占比过高，可直接删除该列或行。

3. 代码实现步骤详解

以下是基于你提供的代码的完整实现流程：

步骤 1：读取 Excel 文件

import pandas as pd# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel("mx-toys.xlsx")

步骤 2：分离数值型和类别型数据

# 分离数值型和非数值型列
numeric_cols = df.select_dtypes(include=['number']).columns
categorical_cols = df.select_dtypes(exclude=['number']).columns

步骤 3：填充数值型缺失值（均值填充）

from sklearn.impute import SimpleImputer# 创建数值型填充器（均值策略）
numeric_imputer = SimpleImputer(strategy='mean')# 填充数值列并转换为 DataFrame
df_numeric = pd.DataFrame(numeric_imputer.fit_transform(df[numeric_cols]),columns=numeric_cols
)

步骤 4：填充类别型缺失值（众数填充）

# 创建类别型填充器（众数策略）
categorical_imputer = SimpleImputer(strategy='most_frequent')# 填充类别列并转换为 DataFrame
df_categorical = pd.DataFrame(categorical_imputer.fit_transform(df[categorical_cols]),columns=categorical_cols
)

步骤 5：合并处理后的数据

# 合并数值和类别数据
df_cleaned = pd.concat([df_numeric, df_categorical], axis=1)

步骤 6：保存清洗后的数据

# 保存为新的 Excel 文件
df_cleaned.to_excel("cleaned_mx-toys.xlsx", index=False)

4. 注意事项与扩展

注意事项

数据类型检查：
- 确保 select_dtypes 正确分离数值和类别列（如 object 类型可能包含文本或日期，需额外处理）。
异常值检测：
- 填充均值可能受异常值影响，可改用中位数（strategy='median'）。
删除策略：
- 若某列缺失值过多（如超过 50%），可直接删除：
```
df = df.dropna(thresh=len(df)*0.5, axis=1)
```

扩展功能

可视化缺失值分布：
使用 missingno 库快速查看缺失值分布：
```
import missingno as msno
msno.matrix(df).show()
```
自定义填充逻辑：
- 对于时间序列数据，可使用插值法（interpolate()）。
- 对于类别型数据，可填充特定值（如 N/A）：
```
df_categorical.fillna("Unknown", inplace=True)
```

5. 完整代码与示例

import pandas as pd
from sklearn.impute import SimpleImputerdef clean_excel_file(file_path, output_path):"""自动处理 Excel 文件中的缺失值：1. 数值型列填充均值2. 类别型列填充众数3. 保存清洗后的数据"""# 读取数据df = pd.read_excel(file_path)# 分离数值和类别列numeric_cols = df.select_dtypes(include=['number']).columnscategorical_cols = df.select_dtypes(exclude=['number']).columns# 处理数值列numeric_imputer = SimpleImputer(strategy='mean')df_numeric = pd.DataFrame(numeric_imputer.fit_transform(df[numeric_cols]),columns=numeric_cols)# 处理类别列categorical_imputer = SimpleImputer(strategy='most_frequent')df_categorical = pd.DataFrame(categorical_imputer.fit_transform(df[categorical_cols]),columns=categorical_cols)# 合并数据并保存df_cleaned = pd.concat([df_numeric, df_categorical], axis=1)df_cleaned.to_excel(output_path, index=False)print(f"数据已清洗并保存至 {output_path}")# 使用示例
clean_excel_file("mx-toys.xlsx", "cleaned_mx-toys.xlsx")

总结

通过上述方法，你可以快速自动化处理 Excel 文件中的缺失值，为后续分析奠定基础。如果需要更复杂的处理（如插值、预测填充），可以结合其他库（如 clevercsv 或 pandas 的 interpolate 方法）进一步优化。

下一步建议：

尝试用 mode() 替换 SimpleImputer，对比结果差异。
对清洗后的数据进行可视化分析（如用 matplotlib 或 seaborn）。
封装为可复用的函数，集成到数据分析工作流中。

希望这篇博客能帮助你高效处理数据缺失值！如果有任何问题或改进想法，欢迎在评论区交流。