Wie man fehlende Daten in einer CSV-Datei eines Aktienportfolios in Python behandelt

Einführung

In der Welt der Finanzwirtschaft ist die Verwaltung und Analyse von Daten aus Aktienportfolios eine entscheidende Aufgabe. Allerdings kann das Umgang mit fehlenden Daten in CSV-Dateien eine häufige Herausforderung darstellen. In diesem Tutorial werden Sie durch den Prozess der Identifizierung und Behandlung von fehlenden Daten in einer CSV-Datei eines Aktienportfolios mithilfe von Python geführt, sodass Sie fundierte Anlageentscheidungen treffen können.

Skills Graph

Identifizierung fehlender Daten in CSV-Dateien

Beim Arbeiten mit Daten aus Aktienportfolios, die in einer CSV-Datei gespeichert sind, ist es üblich, fehlende Werte zu finden. Diese fehlenden Werte können aus verschiedenen Gründen auftreten, wie z. B. Fehlern bei der Datenerfassung, unvollständigen Berichten oder Systemausfällen. Die Identifizierung und Behandlung dieser fehlenden Werte ist ein entscheidender Schritt bei der Datenanalyse und Portfoliomanagement.

Detektion fehlender Daten

In Python können Sie die Bibliothek pandas verwenden, um die CSV-Datei zu lesen und auf fehlende Daten zu prüfen. Die Methode pandas.DataFrame.isnull() kann verwendet werden, um die fehlenden Werte im Datensatz zu identifizieren.

import pandas as pd

## Read the CSV file
portfolio_data = pd.read_csv('portfolio.csv')

## Check for missing values
missing_data = portfolio_data.isnull().sum()
print(missing_data)

Dieser Code gibt die Anzahl der fehlenden Werte für jede Spalte im Datensatz aus.

Visualisierung fehlender Daten

Um ein besseres Verständnis der fehlenden Daten zu erhalten, können Sie Visualisierungstechniken verwenden. Eine beliebte Methode ist die Erstellung einer Heatmap mit der Bibliothek seaborn.

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

## Create a heatmap of missing data
plt.figure(figsize=(10, 8))
sns.heatmap(portfolio_data.isnull(), cmap='viridis')
plt.title('Heatmap of Missing Data')
plt.show()

Diese Heatmap bietet eine visuelle Darstellung der fehlenden Daten und erleichtert die Identifizierung von Mustern und des Ausmaßes des Problems.

Umgang mit fehlenden Daten mit Pandas

Sobald Sie die fehlenden Daten in Ihrer CSV-Datei identifiziert haben, ist der nächste Schritt, sie mit der Bibliothek pandas zu behandeln. Pandas bietet mehrere Methoden zum Umgang mit fehlenden Daten, jede mit ihren eigenen Vor- und Nachteilen.

Entfernen fehlender Werte

Der einfachste Weg, mit fehlenden Daten umzugehen, ist das Entfernen der Zeilen oder Spalten mit fehlenden Werten. Sie können die Methode dropna() verwenden, um dies zu erreichen.

## Drop rows with any missing values
portfolio_data = portfolio_data.dropna()

## Drop columns with any missing values
portfolio_data = portfolio_data.dropna(axis=1)

Dieser Ansatz ist unkompliziert, kann aber zu einem Verlust wertvoller Daten führen, insbesondere wenn die fehlenden Werte nicht gleichmäßig über den gesamten Datensatz verteilt sind.

Auffüllen fehlender Werte

Ein weiterer üblicher Ansatz besteht darin, die fehlenden Werte mit einem bestimmten Wert, wie dem Mittelwert, Median oder einem benutzerdefinierten Wert, aufzufüllen. Sie können die Methode fillna() zu diesem Zweck verwenden.

## Fill missing values with the mean
portfolio_data = portfolio_data.fillna(portfolio_data.mean())

## Fill missing values with a custom value
portfolio_data = portfolio_data.fillna(0)

Das Auffüllen fehlender Werte kann dazu beitragen, die Größe des Datensatzes zu erhalten, kann aber zu Verzerrungen führen, wenn die eingefügten Werte die tatsächlichen zugrunde liegenden Daten nicht genau repräsentieren.

Interpolation fehlender Werte

Für Zeitreihendaten können Sie Interpolationstechniken verwenden, um die fehlenden Werte auf der Grundlage der umgebenden Datenpunkte zu schätzen. Pandas bietet mehrere Interpolationsmethoden, wie 'linear', 'time' und 'index'.

## Interpolate missing values using linear interpolation
portfolio_data = portfolio_data.interpolate(method='linear')

Interpolation kann eine leistungsstarke Technik sein, erfordert aber, dass die Daten eine konsistente Struktur und ein konsistentes Muster aufweisen, was bei Daten aus Aktienportfolios nicht immer der Fall sein muss.

Die Wahl der geeigneten Methode zum Umgang mit fehlenden Daten hängt von den spezifischen Eigenschaften Ihres Datensatzes, der Art der fehlenden Werte und den Zielen Ihrer Analyse ab. Es ist oft eine gute Idee, verschiedene Ansätze auszuprobieren und deren Auswirkungen auf die endgültigen Ergebnisse zu bewerten.

Strategien zur Imputation fehlender Werte

Neben den von Pandas bereitgestellten grundlegenden Methoden gibt es fortgeschrittenere Techniken zur Imputation fehlender Werte in Ihren Daten aus Aktienportfolios. Diese Strategien können Ihnen helfen, die Integrität Ihres Datensatzes zu wahren und gleichzeitig die Genauigkeit Ihrer Analyse zu verbessern.

Mittelwert-/Median-Imputation

Eine der einfachsten und am häufigsten verwendeten Imputationsmethoden besteht darin, fehlende Werte durch den Mittelwert oder Median der entsprechenden Spalte oder Zeile zu ersetzen. Dieser Ansatz basiert auf der Annahme, dass die fehlenden Werte zufällig verteilt sind und anhand der zentralen Tendenz der verfügbaren Daten geschätzt werden können.

## Impute missing values with the column mean
from sklearn.impute import SimpleImputer
imputer = SimpleImputer(strategy='mean')
portfolio_data = imputer.fit_transform(portfolio_data)

KNN-Imputation

Die K-Nearest-Neighbors (KNN)-Imputation ist eine anspruchsvollere Methode, die fehlende Werte auf der Grundlage der Werte der k nächsten Nachbarn im Datensatz schätzt. Dieser Ansatz ist besonders nützlich, wenn die fehlenden Werte nicht zufällig verteilt sind und möglicherweise mit anderen Merkmalen in den Daten korreliert sind.

## Impute missing values using KNN
from sklearn.impute import KNNImputer
imputer = KNNImputer(n_neighbors=5)
portfolio_data = imputer.fit_transform(portfolio_data)

Matrixfaktorisierung

Matrixfaktorisierungstechniken wie die Singulärwertzerlegung (Singular Value Decomposition, SVD) oder die nichtnegative Matrixfaktorisierung (Non-negative Matrix Factorization, NMF) können verwendet werden, um fehlende Werte zu imputieren, indem der Datensatz in eine Approximation niedriger Rangordnung zerlegt wird. Diese Methode ist wirksam, wenn die fehlenden Werte nicht zufällig verteilt sind und durch eine kleinere Anzahl zugrunde liegender Faktoren erklärt werden können.

## Impute missing values using matrix factorization
from surprise import SVD
from surprise import Dataset
from surprise.model_selection import cross_validate

data = Dataset.load_from_df(portfolio_data, reader=None)
algo = SVD()
cross_validate(algo, data, measures=['rmse', 'mae'], cv=5, verbose=False)
portfolio_data = algo.fit(data.build_full_trainset()).predict(portfolio_data)

Die Wahl der Imputationsmethode hängt von den Eigenschaften Ihres Datensatzes, den Mustern der fehlenden Daten und den Zielen Ihrer Analyse ab. Es ist oft eine gute Idee, mehrere Techniken auszuprobieren und deren Leistung zu vergleichen, um den am besten geeigneten Ansatz für Ihren spezifischen Anwendungsfall zu finden.

Zusammenfassung

Am Ende dieses Python-Tutorials werden Sie ein umfassendes Verständnis davon haben, wie Sie mit fehlenden Daten in einer CSV-Datei eines Aktienportfolios umgehen können. Sie werden lernen, fehlende Werte zu identifizieren, verschiedene Strategien zur Imputation dieser Werte zu erkunden und diese Techniken anzuwenden, um eine genaue Datenanalyse für Ihr Anlageportfolio sicherzustellen. Mit diesem Wissen werden Sie über die erforderlichen Fähigkeiten verfügen, um einen gut organisierten und datengesteuerten Ansatz bei der Verwaltung Ihrer Aktieninvestitionen zu verfolgen.