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本文轉(zhuǎn)載自微信公眾號「數(shù)倉寶貝庫」，作者趙志強 等。轉(zhuǎn)載本文請聯(lián)系數(shù)倉寶貝庫公眾號。
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現(xiàn)實世界中的數(shù)據(jù)量越來越大，也越來越容易受到噪聲、缺失值和不一致數(shù)據(jù)等的影響。數(shù)據(jù)庫太大，如若有不同的來源，那么臟數(shù)據(jù)問題一定會存在，這是不可避免的。為了使數(shù)據(jù)中的各種問題對我們的建模影響最小化，需要對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。
在實際操作中，數(shù)據(jù)預(yù)處理通常分為兩大步，一是數(shù)據(jù)清洗，二是數(shù)據(jù)的基本分析。這兩步并不一定是按先后順序進行的，通常也會相互影響。比如，有的錯誤數(shù)據(jù)(不可能出現(xiàn)的極值)，必須通過基本的統(tǒng)計分析才能發(fā)現(xiàn)。
有一種說法，數(shù)據(jù)的預(yù)處理會占據(jù)絕大部分的工作量，有的甚至?xí)_到所有工作量的80%，建模和算法真正的工作量其實只有20%。這個結(jié)論在互聯(lián)網(wǎng)或者傳統(tǒng)IT領(lǐng)域，特別是面對大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時，確實是事實。
所以第一步，也是非常關(guān)鍵的一步，就是數(shù)據(jù)清理。為了清理數(shù)據(jù)，我們必須要知道可能存在的問題，才能針對相應(yīng)的問題設(shè)計相應(yīng)的方法。
原始數(shù)據(jù)可能存在如下三種問題。
- 數(shù)據(jù)缺失：數(shù)據(jù)缺失的問題在高頻數(shù)據(jù)里面特別常見。而且由于很多投資者是自己實時下載的數(shù)據(jù)，因此即使之后發(fā)現(xiàn)也很難彌補。
- 噪聲或者離群點：由于系統(tǒng)或者人為的失誤，導(dǎo)致數(shù)據(jù)出現(xiàn)明顯的錯誤，比如某支股票的價格本應(yīng)在12元左右，結(jié)果突然出現(xiàn)了100元的價格數(shù)據(jù)。
- 數(shù)據(jù)不一致：很多投資者，為了確保數(shù)據(jù)正確性，會使用多個數(shù)據(jù)源進行交叉驗證，這時往往會出現(xiàn)數(shù)據(jù)不一致的問題。即使是同一個數(shù)據(jù)源，有時候也會出現(xiàn)數(shù)據(jù)不一致的問題。比如期貨行情數(shù)據(jù)，Wind、文華、MC的數(shù)據(jù)都有可能出現(xiàn)不一致的問題，數(shù)據(jù)頻率越高，不一致的可能性就越大。
01缺失值
針對缺失值，實際操作中，需要兩套程序：一套程序是檢查缺失值，一套程序是填補缺失值。一般流程是，先檢查缺失值，研究缺失值，選擇填補方法，進行填補，然后再次檢查。這樣迭代循環(huán)，直到將數(shù)據(jù)缺失控制在可接受范圍內(nèi)。
缺失值，也有多種類型，一種是“正常缺失”，比如股票在某一天停牌，那么這一天的交易數(shù)據(jù)就是沒有的。一種是“非正常缺失”，比如明明有交易，但就是沒有交易數(shù)據(jù)。
舉個例子，在下載5分鐘數(shù)據(jù)的時候，發(fā)現(xiàn)20160104的數(shù)據(jù)都有缺失，但Wind上的數(shù)據(jù)又顯示當(dāng)天的交易情況為“交易”。實際情況是當(dāng)天發(fā)生了“熔斷”，因為是新的機制，所以Wind還沒來得及準(zhǔn)備一個字段用于表示當(dāng)天的交易狀態(tài)。這種情況就屬于數(shù)據(jù)的“正常缺失”，只是交易狀態(tài)與數(shù)據(jù)不一致而已。Wind的交易狀態(tài)字段如下圖所示。
在檢查缺失值時，這兩種缺失需要分辨清楚，因為不同的缺失值，處理方法也不一樣。檢查好缺失值之后，就需要進行處理了。先處理“非正常缺失”，一般流程具體如下。
1)檢查提取數(shù)據(jù)是否出錯。有時候，數(shù)據(jù)源本身是完整的，然而自己在提取數(shù)據(jù)的時候出現(xiàn)了問題。比如，筆者在使用市場上某家的金融高頻數(shù)據(jù)的時候，下載5分鐘數(shù)據(jù)計算高頻波動率，發(fā)現(xiàn)存在很多缺失的數(shù)據(jù)。經(jīng)該公司后臺查詢后發(fā)現(xiàn)，他們的數(shù)據(jù)庫其實是有這個數(shù)據(jù)的，這說明是在下載數(shù)據(jù)的過程中出現(xiàn)了問題。
2)從其他數(shù)據(jù)源提取。有的數(shù)據(jù)源本身就缺失了數(shù)據(jù)，對于這種情況可以再尋找另外一個數(shù)據(jù)源進行補充。
算法填充。有的時候，我們沒有辦法使用多數(shù)據(jù)源進行補充，而且有的數(shù)據(jù)本身就有空缺，無法補充。這個時候，可以退而求其次，使用算法填充。
常用算法有向前填充和向后填充兩種。所謂向前填充是指使用之前最近的一個數(shù)據(jù)對空值進行填充。向后填充是指使用之后最近的一個數(shù)據(jù)對空值進行填充。
Pandas提供了一個函數(shù)用于數(shù)據(jù)填充。示例代碼如下：
- df = pd.DataFrame([[np.nan, 2, np.nan, 0],
- ... [3, 4, np.nan, 1],
- ... [np.nan, np.nan, np.nan, 5],
- ... [np.nan, 3, np.nan, 4]],
- ... columns=list('ABCD'))
- df
- A B C D
- 0 NaN 2.0 NaN 0
- 1 3.0 4.0 NaN 1
- 2 NaN NaN NaN 5
向前填充的示例代碼如下：
- df.fillna(method='ffill')
- A B C D
- 0 NaN 2.0 NaN 0
- 1 3.0 4.0 NaN 1
- 2 3.0 4.0 NaN 5
- 3 3.0 3.0 NaN 4
除了向前填充，該函數(shù)也支持向后填充，不過，要使用特定的值進行填充。
有的數(shù)據(jù)發(fā)生了缺失，無法使用簡單的向前填充或向后填充來處理。比如，使用Wind下載a股復(fù)權(quán)數(shù)據(jù)，會發(fā)現(xiàn)交易狀態(tài)trade_status在1999年之前都是空值，雖然實際上是有交易的，但如果直接按照trade_status=‘交易’這個條件來篩選，將會把1999年之前的所有數(shù)據(jù)都去掉。這個時候就需要根據(jù)邏輯設(shè)計一個算法來進行填充，比如將成交量volume>0的都填充為“交易”。
02 噪聲或者離群點
噪聲或離群點的問題一般有兩種情況，一種是數(shù)據(jù)錯誤導(dǎo)致的，比如本來應(yīng)該是10.0的數(shù)據(jù)，錯誤顯示為10000;另一種則是其本身是真實數(shù)據(jù)，但就是離群點，比如金融危機中的收益率或者波動率，可能就非常極端，成為離群點。
一般的處理步驟具體如下。
1)通過一定的算法識別出離群點。一般是使用該數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差的多少倍來判斷。比如正太分布中，正負(fù)標(biāo)準(zhǔn)差3倍以上的概率是99.7%，可以將其認(rèn)定為可疑離群點。
2)人工判斷離群點是屬于錯誤數(shù)據(jù)導(dǎo)致的，還是正常的離群點。
3)對離群點進行處理。一般來說，錯誤的離群點需要更正或者刪除。正常的離群點則需要另外建模進行分析。
03數(shù)據(jù)不一致
為了確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，有時候需要使用多種數(shù)據(jù)源進行交叉驗證。比如，在研究港股的時候，對比了Wind和Bloomberg的后復(fù)權(quán)數(shù)據(jù)之后，發(fā)現(xiàn)兩者存在很大的差別，這就是數(shù)據(jù)不一致的問題，但我們并不能確定哪一個才是正確的，于是又加入了同花順和CSMAR的數(shù)據(jù)進行對比，發(fā)現(xiàn)后者與Wind的數(shù)據(jù)是一致的。所以可以確認(rèn)是Bloomberg的問題，因而采用Wind的數(shù)據(jù)。
當(dāng)然，在實際工作中，數(shù)據(jù)清理的問題要遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于這里介紹的幾種，需要系統(tǒng)性地、仔細(xì)地去處理。
本書摘編自《Python量化投資：技術(shù)、模型與策略》，經(jīng)出版方授權(quán)發(fā)布。
當(dāng)前名稱：數(shù)據(jù)清理中存在的問題及對策
文章出自：http://www.5511xx.com/article/copicjj.html
