3.5 处理缺失值

最新推荐文章于 2024-05-29 23:18:33 发布

ceerfuce

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分类专栏： python 数据科学

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本文探讨了Pandas中处理缺失值的方法，包括识别缺失值（None和NaN的区别）、剔除缺失值（dropna）以及填充缺失值（fillna）。重点讲述了None作为Python对象类型缺失值和NaN作为数值类型缺失值的特性和使用场景。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

3.5 处理缺失值

涉及的缺失值主要有三种形式： null NaN NA

选择处理缺失值的方法

用覆盖全局的掩码
用特定的标签值表示缺失值

Pandas的缺失值

采用标签值表示缺失值

None：Python对象类型的缺失值

是Python单体对象，在代码中表示缺失值，只能用于Object对象组成的数组中的对象，不能用作任何np或pd数组类型的缺失值。

import numpy as np

import pandas as pd

vals1 = np.array([1, None, 3, 4])

vals1  # 由于有None，数组对象类型为Python的Object类型

array([1, None, 3, 4], dtype=object)

# Python类型运算性能较低，而且包括None对象将导致数值运算错误

vals1.sum()

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-3-57ce7f3f1935> in <module>()
      1 # Python类型运算性能较低，而且包括None对象将导致数值运算错误
----> 2 vals1.sum()

c:\program files\python36-32\lib\site-packages\numpy\core\_methods.py in _sum(a, axis, dtype, out, keepdims)
     30 
     31 def _sum(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=False):
---> 32     return umr_sum(a, axis, dtype, out, keepdims)
     33 
     34 def _prod(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=False):

TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'NoneType'

NaN：数值类型的缺失值

是在任何系统中都兼容的特殊浮点数：

vals2 = np.array([1, np.nan, 3, 4])

vals2  # 类型会为浮点数

array([ 1., nan,  3.,  4.])

vals2.dtype

dtype('float64')

可将NaN看成“数据病毒”：任何数与其运算的结果均为NaN：

1 + np.nan

nan

0 * np.nan

nan

vals2.sum(), vals2.min(), vals2.max()

c:\program files\python36-32\lib\site-packages\numpy\core\_methods.py:29: RuntimeWarning: invalid value encountered in reduce
  return umr_minimum(a, axis, None, out, keepdims)
c:\program files\python36-32\lib\site-packages\numpy\core\_methods.py:26: RuntimeWarning: invalid value encountered in reduce
  return umr_maximum(a, axis, None, out, keepdims)

(nan, nan, nan)

np提供了特殊的累计函数，可以忽略NaN的影响：

np.nansum(vals2), np.nanmin(vals2), np.nanmax(vals2)

(8.0, 1.0, 4.0)

Pandas 中 NaN 与 None 的差异

NaN与None在pd中可以等价交换，在适当时候会将两者进行替换：

pd.Series([1, np.nan, 2, None])

0    1.0
1    NaN
2    2.0
3    NaN
dtype: float64

# pd会将没有标签值的数据类型自动转换为NaN，如整数的np.nan转换为浮点NaN

x = pd.Series(range(2), dtype=int)

0    0
1    1
dtype: int32

x[0] = None

0    NaN
1    1.0
dtype: float64

# object类型的None不会自动转化

x = pd.Series(range(2), dtype=object)

0    0
1    1
dtype: object

x[0] = None

0    None
1       1
dtype: object

处理缺失值

几个方法：

isnull() 创建一个布尔类型的掩码标签缺失值
notnull() 也创建布尔类型的掩码，结果与isnull操作相反
dropna() 返回一个剔除缺失值的数据
fillna() 返回一个填充了缺失值的数据副本

发现缺失值

方法isnull()和notnull()

data = pd.Series([1, np.nan, 'hello', None])

data.isnull()

0    False
1     True
2    False
3     True
dtype: bool

data.notnull()

0     True
1    False
2     True
3    False
dtype: bool

# 布尔类型掩码数组可以直接作为Series或DF的索引使用

data[data.notnull()]

0        1
2    hello
dtype: object

剔除缺失值

data.dropna()

0        1
2    hello
dtype: object

# 在DF上使用要设置一些参数

df = pd.DataFrame([[1, np.nan, 2],

                   [2, 3, 5],

                   [np.nan, 4, 6]])

df

	0	1	2
0	1.0	NaN	2
1	2.0	3.0	5
2	NaN	4.0	6

# DF只能剔除包含缺失值数据的整行或整列数据

# 默认剔除任何包含缺失值的整行

df.dropna()

	0	1	2
1	2.0	3.0	5

# 剔除任何包含缺失值的整列，要用参数

df.dropna(axis='columns')

	2
0	2
1	5
2	6

按照行或列中缺失值的数量来剔除缺失值，参数how和thresh

# 参数how默认为any，即任何缺失值存在则剔除

# 可将how设置为all，即行或列全为缺失值才剔除

df[3] = np.nan

df

	0	1	2	3
0	1.0	NaN	2	NaN
1	2.0	3.0	5	NaN
2	NaN	4.0	6	NaN

# 现在剔除掉全为缺失值的第三列

df.dropna(axis='columns', how='all')

	0	1	2
0	1.0	NaN	2
1	2.0	3.0	5
2	NaN	4.0	6

# thresh参数，设置行或列中、非缺失值（即有用数据）的最小数量

df.dropna(axis='rows', thresh=3)

	0	1	2	3
1	2.0	3.0	5	NaN

填充缺失值

fillna方法可以返回填充了缺失值后的数组副本

data = pd.Series([1, np.nan, 2, None, 3], index=list('abcde'))

data

a    1.0
b    NaN
c    2.0
d    NaN
e    3.0
dtype: float64

# 用单独的值填充缺失值

data.fillna(0)

a    1.0
b    0.0
c    2.0
d    0.0
e    3.0
dtype: float64

# 可用缺失值前面的有效值从前往后填充（forwad-fill）

data.fillna(method='ffill')

a    1.0
b    1.0
c    2.0
d    2.0
e    3.0
dtype: float64

# 也可用缺失值后面的有效值从后往前填充（back-fill）

data.fillna(method='bfill')

a    1.0
b    2.0
c    2.0
d    3.0
e    3.0
dtype: float64

# df用法类似，但要设置坐标轴参数axis

df

	0	1	2	3
0	1.0	NaN	2	NaN
1	2.0	3.0	5	NaN
2	NaN	4.0	6	NaN

df.fillna(method='ffill', axis=1)  # 按列填充，从第一列向后填充

	0	1	2	3
0	1.0	1.0	2.0	2.0
1	2.0	3.0	5.0	5.0
2	NaN	4.0	6.0	6.0