Phyton para todos: 5 formas de detectar “missing values”

En este nuevo post de la serie Phyton para todos, vamos a ver un ejemplo práctico sobre cómo detectar “missing values”, o campos vacíos en nuestros datos de trabajo.

Los pasos que vamos a dar son los siguientes:

• Localizar los datos de trabajo en Google Dataset Search y descargarlos (en este ejemplo desde Kaggle)
• Cargar los datos en un dataframe
• Renombrar columnas
• Investigar si faltan datos: ¿hay missing values? — lo veremos de 5 formas distintas

Localizar los datos de trabajo

En este ejemplo, vamos a utilizar el buscador de datasets de Google. Vamos a trabajar con dos datasets diferentes: el del Titanic y el de clasificación de chocolates. Tan sencillo como poner las palabras “chocolate” y “Titanic” para acceder los datos que haya publicados sobre estos temas.

En ambos casos, nos interesan los datasets de Kaggle, así que los descargaremos desde ahí mismo en formato csv.

Abrimos un Jupyter notebook para trabajar con ellos.

A continuación, abrimos un Jupyter notebook para empezar a trabajar. Si no habéis trabajado nunca con esta herramienta, en este post os explicamos cómo hacerlo de forma muy sencilla.

(Por supuesto que podéis trabajar con el editor Python que os resulte más cómodo).

Iremos paso a paso explicando cada sección, y al final incluiremos el Jupyter notebook completo.

Importación de librerías y carga de datos

El primer paso, como siempre, es cargar las librerías,

Importaciones
 import os
 import pandas as pd
 import seaborn as sns
 import missingno as msno 

Comprobar el directorio de trabajo donde deben estar los csv que hemos descargado

 os.getcwd()

Como queremos ver las gráficas en el propio notebook, añadimos:

%matplotlib inline

Cargamos los datos en un dataframe y echamos un vistazo a las cabeceras de las columnas:

 choco_data = pd.read_csv('flavors_of_cacao.csv')
 print(choco_data.columns)
 titanic_data = pd.read_csv('train.csv')
 print(titanic_data.columns)

Vemos que los nombres de las columnas del primer dataset son demasiado largos, los vamos a acortar un poco.

También, echamos un vistazo a la información de contexto de los datos: Número de registros, significado de cada columna, escala de valoración etc.

Para la valoración de chocolates, la podemos encontrar en este enlace.

La información sobre el dataset del Titanic la podemos ver en este otro enlace:

Modificación columnas

Renombramos las columnas del dataset flavors usando columns. Con columns, cambiamos todas. Si queremos cambiar sólo una,es mejor usar la función rename.

choco_data.columns = ['Company','Bar name','REF',
                      'Date','Cooa percent','C Location','Rating','Bean','Origin',]

Para ver los 5 primeros registros:

choco_data.head(5).T
titanic_data.head(5)

En el primero, observamos que la fila “Bean” aparece en blanco. ¿Faltarán valores?

En este otro dataset observamos valores “NaN”=”not a number”, por tanto, si hay valores faltantes.

Detección de valores que faltan: “missing values”

Vamos a tratar de identificar los valores que faltan de 5 formas distintas:

• Con la función isnull de pandas
• Con el método info de pandas
• Con un mapa de calor seaborn
• Con la librería missingno 
• Con un gráfico de barras

1. Con la función isnull de pandas

La función isnull de pandas, da como resultado “True” cuando falta un dato. Veamos qué ocurre al aplicarla a estos conjuntos de datos.

choco_data .isnull()

Nos llama la atención que, aparentemente, no faltan datos. Todos los valores, incluso en la columna Bean, son “False”.

En el otro dataset si podemos apreciar algunos valores “True”. En la columna “Cabin” vemos unos cuantos. (Recordemos que en esta columna había valores “NaN”).

titanic_data .isnull() 

2. Con el método info de pandas

Éste método nos da una información más resumida. En el resumen obtenido para el dataset, vemos que de 891 entradas, hay campos para los que el número de valores es menor. Por ejemplo, 204 para “Cabin”, 714 para “Age”, 889 para “Embarked”.

titanic_data.info(verbose=True,null_counts=True)

Para el otro dataset:

choco_data.info(verbose=True,null_counts=True)

Nuevamente, parece que no faltan datos, ya que de 1795 entradas, hay 1795 valores no nulos para cada columna.

Está claro que con este dataset para algo raro, ya que los resultados no son consistentes. Antes de seguir probando métodos para ver qué pasa volvemos sobre nuestros pasos y abrimos con excel el fichero original.

Enseguida vemos que en la columna correspondiente a “Bean” aparece el carácter “”.

Puede tratarse de un error de codificación. Si este mismo csv lo abrimos con el bloc de notas, vemos que, efectivamente, ese carácter está enmascarando un espacio en blanco, por tanto, datos que faltan.

Para resolver este problema, podemos abrir el csv con el bloc de notas, sustituir “, ,” por “NULL” y volver a cargar el fichero. Si volvemos a aplicar la función isnull, vemos que ahora sí que identifica correctamente los campos vacíos como nulos: BeanType True

 choco_data.isnull() 

3. Con un mapa de calor seaborn

Una vez “resuelto el misterio” del dataset del cacao, vamos a seguir viendo otras formas de detectar “missing values”.

En esta ocasión, vamos a usar los mapas de calor de seaborn, que, si recordamos, cargamos al principio, junto al resto de librerías.

sns.heatmap(titanic_data.isnull(), cbar=False)

Para el otro dataset:

sns.heatmap(choco_data2.isnull(), cbar=False)

En este caso no es muy relevante, pero en ocasiones, puede ser importante saber si estos “missing values” están localizados en una parte determinada del dataset. O bien si hay alguna correlación entre los valores que faltan en una u otra variable.

4. Con la matriz de nulidad missingno 

Al igual que con seaborn, importamos la librería missingno al principio del todo.

La matriz de nulidad msno.matrix los patrones de “completitud” de los datos.

A simple vista, en el dataset del Titanic, vemos cómo prácticamente todas las variables tienen valores completos, salvo “Age” y, en mayor medida, “Cabin”.

La columna de la derecha resume de forma general el grado de “completitud” de los datos y señala las filas con mayor y menor número de “missing values” del conjunto de datos.

Esta visualización funciona bien con un máximo de 50 variables etiquetadas.

msno.matrix(titanic_data) 

Para el dataset de clasificación de cacao, el resultado es bien diferente.

msno.matrix(choco_data) 

También podemos visualizar los valores nulos por columnas con msno.bar. Por ejemplo, para los datos del dataset del cacao se aprecia claramente qué variable es la que tiene más valores que faltan: Bean Type.

msno.bar(choco_data2)

5. Con un mapa de calor

Por último, vamos a ver el mapa de calor de correlación de nulidad, que nos indica en qué medida la presencia o ausencia de una variable afecta a otra.

• Un valor cercano a -1 significa que si una variable aparece, es muy probable que la otra variable no aparezca
• Un valor cercano a 0 significa que no hay dependencia entre la aparición missing values de dos variables.
• Un valor cercano a 1 significa que si aparece una variable es muy probable que la otra esté presente.

msno.heatmap(titanic_data) 

En este ejemplo podemos observar que la correlación entre valores que faltan para las distintas variables es prácticamente nula (valores cercanos a cero). Podría haber una ligera correlación positiva entre “Age”y “Cabin”, y negativa entre “Cabin” y “Embarked”. Pero, en este ejemplo, no es relevante.

Puedes encontrar el código completo en este gist.

Una vez detectados los valores que faltan en un dataset, el siguiente paso es decidir qué hacer con ellos. Pero eso, lo dejamos para otro post.

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