10、Pandas数据处理：缺失值与分层索引全解析

Pandas数据处理：缺失值与分层索引全解析

在数据处理的实际场景中，我们常常会遇到数据缺失和需要处理高维数据的情况。Pandas作为Python中强大的数据处理库，为我们提供了一系列有效的解决方案。本文将深入探讨Pandas中处理缺失数据的方法，以及如何利用分层索引（Hierarchical Indexing）来处理高维数据。

1. 处理缺失数据

在现实世界的数据中，数据很少是干净且同质的，经常会存在缺失值。不同的数据来源可能会以不同的方式表示缺失数据。下面我们将介绍几种常见的缺失数据表示方案及其优缺点。

1.1 缺失数据表示方案的权衡

通常有两种主要策略来表示表格或DataFrame中的缺失数据：
- 掩码法（Masking Approach） ：使用一个单独的布尔数组作为掩码，或者在数据表示中占用一位来局部指示值的空状态。
- 哨兵值法（Sentinel Approach） ：选择一个特定的值来表示缺失项，例如用 -9999 表示缺失的整数值，或者用 NaN（Not a Number）表示缺失的浮点数值。

然而，这些方法都有各自的权衡：
- 掩码法 ：需要额外分配一个布尔数组，增加了存储和计算的开销。
- 哨兵值法 ：会减少可表示的有效值范围，并且可能需要额外的（通常是非优化的）CPU和GPU算术逻辑。而且像NaN这样的常见特殊值并非适用于所有数据类型。

不同的语言和系统使用不同的约定来表示缺失数据。例如，R语言使用每种数