RapidMiner缺失数据处理——去掉数据大量缺失的变量

最近做数据挖掘，发现RapidMiner是一款数据清洗、处理和转换的好工具，尤其在数据量不大的情况下。和R语言相比，RapidMiner在数据处理方面要简单直观得多。虽然RapidMiner的功能可能不如R强大。另外，我们也可以在RapidMiner中可以直接利用Java/Groovy来编写程序，对数据进行处理和转换。

现在以 RapidMiner6.0为例，来说明一下如何写一段小程序，去掉那些数据缺失量大于80%的变量。因为数据缺失量超过80%，我们很难补全它们。?

我们可以打开RapidMiner中的Execute Script算子并点击Edit Text属性输入下列Java程序段：

/**
 * Carl Wu 吴文旷
 * The code will remove these attributes whose missing values are more than 80% of 
 * the total examples
 *  
 */
ExampleSet exampleSet = operator.getInput(ExampleSet.class);
Attributes attributes = exampleSet.getAttributes();
List cols_with_missing_values = new ArrayList();
//循环所有列
for (Attribute attribute : exampleSet.getAttributes()) {
   String name = attribute.getName();
    Attribute sourceAttribute = attributes.get(name);
  
    int totalRecords=0;
    int missingRecords=0;
    //循序一个变量的所有行，统计缺失值的数量
    for (Example example : exampleSet) {
    		totalRecords=totalRecords+1;
        if(example[name]==null || example[name].equals("?")){
        	missingRecords=missingRecords+1;
        }
    }

	//如果缺失数据量超过80%，将该变量名保存到LIst中
	if(missingRecords*1.0/totalRecords>=0.8){
	 cols_with_missing_values.add(sourceAttribute);
	}
  
}

//从原数据集中移除数据大量缺失的列
for(Attribute name:cols_with_missing_values){
	attributes.remove(name);
}

return exampleSet;

这段小程序的运行效果如下图所示。在没有处理之前，我们一共有90个样本，536个属性字段：

运行小程序处理后，数据字段数减少到234个，缺失值较多的字段都被移除了。

当然，我们也可以用几乎无所不能的数据分析工具R语言来完成这项任务。具体代码如下：

##### 该函数将移除原始数据(odf)中数据缺失量大于给定比例（missingPercent）的列
##### Author: Carl Wu(吴文旷)
removeMissingCols <- function (odf,missingPercent){
  cols <- ncol(odf)
  rows <- nrow(odf) 
  newMaxtrix <- NULL
  names_new <- NULL
  
  noMissVals <- 0
  for(col in 1:cols){
    noMissVals <- 0
    for(row in 1:rows){
      if(!is.na(odf[row,col])){
        noMissVals <- noMissVals +1
      }
    }
    #如果这一列缺失值的比例小于给定的比例，则留下该列
    if((rows-noMissVals)/rows <= missingPercent){
      newMaxtrix <- cbind(newMaxtrix,odf[,col])
      names_new <- c(names_new,names(odf)[col])
      
    }
  }
  
  new_data <- as.data.frame(newMaxtrix)
  names(new_data) <- names_new
  new_data
}

另外，在R语言的DMwR包中有一个函数叫manyNAs，可以移除缺失值大于一定比例的样本。注意这里是样本，而不是数据列。示例代码如下：

#读取原始数据
data_original <- read.table("original_data.csv",header = TRUE,sep = ",")
#下面代码打印出原始数据有123行，41个变量
dim(data_original)
#加载DMwR
library(DMwR)
#列出所有缺失值大于40%（0.4）的样本号
manyNAs(data_original,0.4)
#去掉缺失值大于40%（0.4）的样本，将新的数据训练集赋值到一个新的数据框new_data中
new_data <- data_original[-manyNAs(data_original,0.4),]
#下面代码打印出新数据的维数，新的数据有112行，41个变量。原始数据中的12个样本由于缺失值大于40%而被移除。
dim(new_data)

（编辑：核心网）

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