内容目录
- 1. 什么是缺失值
- 2. 丢弃缺失值
- 3. 填充缺失值
- 4. 替换缺失值
- 5. 使用其他对象填充
数据准备
import pandas as pd
import numpy as np
index = pd.Index(data=["Tom", "Bob", "Mary", "James", "Andy", "Alice"], name="name")
data = {
"age": [18, 30, np.nan, 40, np.nan, 30],
"city": ["BeiJing", "ShangHai", "GuangZhou", "ShenZhen", np.nan, " "],
"sex": [None, "male", "female", "male", np.nan, "unknown"],
"birth": ["2000-02-10", "1988-10-17", None, "1978-08-08", np.nan, "1988-10-17"]
}
user_info = pd.DataFrame(data=data, index=index)
user_info
Out[181]:
age city sex birth
name
Tom 18.0 BeiJing None 2000-02-10
Bob 30.0 ShangHai male 1988-10-17
Mary NaN GuangZhou female None
James 40.0 ShenZhen male 1978-08-08
Andy NaN NaN NaN NaN
Alice 30.0 unknown 1988-10-17
将出生日期转化为日期类型
user_info.birth = pd.to_datetime(user_info.birth)
user_info
Out[182]:
age city sex birth
name
Tom 18.0 BeiJing None 2000-02-10
Bob 30.0 ShangHai male 1988-10-17
Mary NaN GuangZhou female NaT
James 40.0 ShenZhen male 1978-08-08
Andy NaN NaN NaN NaT
Alice 30.0 unknown 1988-10-17
一、什么是缺失值？
可以看到，用户 Tom 的性别为 None，用户 Mary 的年龄为 NAN，生日为 NaT。在 Pandas 的眼中，
这些都属于缺失值，可以使用 isnull() 或 notnull() 方法来操作。
1.判断缺失值
user_info.isna()
Out[183]:
age city sex birth
name
Tom False False True False
Bob False False False False
Mary True False False True
James False False False False
Andy True True True True
Alice False False False False
user_info.isnull()
Out[184]:
age city sex birth
name
Tom False False True False
Bob False False False False
Mary True False False True
James False False False False
Andy True True True True
Alice False False False False
2. 过滤掉年龄为空的用户
user_info[user_info.age.notnull()]
Out[185]:
age city sex birth
name
Tom 18.0 BeiJing None 2000-02-10
Bob 30.0 ShangHai male 1988-10-17
James 40.0 ShenZhen male 1978-08-08
Alice 30.0 unknown 1988-10-17
二、丢弃缺失值
Seriese 使用 dropna 比较简单，对于 DataFrame 来说，可以设置更多的参数。
user_info.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)
- axis 参数用于控制行或列，跟其他不一样的是，axis=0 （默认）表示操作行，axis=1 表示操作列。
- how 参数可选的值为 any（默认） 或者 all。any 表示一行/列有任意元素为空时即丢弃，all 一行/列所有值都为空时才丢弃。
- subset 参数表示删除时只考虑的索引或列名。
- thresh参数的类型为整数，它的作用是，比如 thresh=3，会在一行/列中至少有 3 个非空值时将其保留。
#series序列丢弃缺失值
user_info.age.dropna()
Out[187]:
name
Tom 18.0
Bob 30.0
James 40.0
Alice 30.0
Name: age, dtype: float64
#一行数据只要有
user_info.dropna(axis=0,how='any')
Out[188]:
age city sex birth
name
Bob 30.0 ShangHai male 1988-10-17
James 40.0 ShenZhen male 1978-08-08
Alice 30.0 unknown 1988-10-17
# 一行数据所有字段都为空值才删除
user_info.dropna(axis=0,how='all')
Out[189]:
age city sex birth
name
Tom 18.0 BeiJing None 2000-02-10
Bob 30.0 ShangHai male 1988-10-17
Mary NaN GuangZhou female NaT
James 40.0 ShenZhen male 1978-08-08
Alice 30.0 unknown 1988-10-17
# 一行数据中只要 city 或 sex 存在空值即删除
user_info.dropna(axis=0, how="any", subset=["city", "sex"])
Out[190]:
age city sex birth
name
Bob 30.0 ShangHai male 1988-10-17
Mary NaN GuangZhou female NaT
James 40.0 ShenZhen male 1978-08-08
Alice 30.0 unknown 1988-10-17
三、填充缺失值
除了可以丢弃缺失值外，也可以填充缺失值，最常见的是使用 fillna 完成填充。
fillna 这名字一看就是用来填充缺失值的。
填充缺失值时，常见的一种方式是使用一个标量来填充。例如，这里我样有缺失的年龄都填充为 0。
- 除了可以使用标量来填充之外，还可以使用前一个或后一个有效值来填充。
- 设置参数 method='pad' 或 method='ffill' 可以使用前一个有效值来填充。
- 设置参数 method='bfill' 或 method='backfill' 可以使用后一个有效值来填充。
- 除了通过 fillna 方法来填充缺失值外，还可以通过 interpolate 方法来填充。默认情况下使用线性差值，可以是设置 method 参数来改变方式。
user_info.age.fillna(0) Out[191]: name Tom 18.0 Bob 30.0 Mary 0.0 James 40.0 Andy 0.0 Alice 30.0 Name: age, dtype: float64 user_info.age.fillna(method="ffill") Out[192]: name Tom 18.0 Bob 30.0 Mary 30.0 James 40.0 Andy 40.0 Alice 30.0 Name: age, dtype: float64 user_info.age.fillna(method="backfill") Out[193]: name Tom 18.0 Bob 30.0 Mary 40.0 James 40.0 Andy 30.0 Alice 30.0 Name: age, dtype: float64 user_info.age.interpolate() Out[194]: name Tom 18.0 Bob 30.0 Mary 35.0 James 40.0 Andy 35.0 Alice 30.0 Name: age, dtype: float64
四、替换缺失值
例如，在我们的存储的用户信息中，假定我们限定用户都是青年，出现了年龄为 40 的，我们就可以认为这是一个异常值。再比如，我们都知道性别分为男性（male）和女性（female），在记录用户性别的时候，对于未知的用户性别都记为了 “unknown”,很明显，我们也可以认为“unknown”是缺失值。此外，有的时候会出现空白字符串，这些也可以认为是缺失值。对于上面的这种情况，我们可以使用 replace 方法来替换缺失值。
user_info.age.replace(40,np.nan)
Out[195]:
name
Tom 18.0
Bob 30.0
Mary NaN
James NaN
Andy NaN
Alice 30.0
Name: age, dtype: float64
user_info.age.replace({40: np.nan})#制定一个映射字典
Out[196]:
name
Tom 18.0
Bob 30.0
Mary NaN
James NaN
Andy NaN
Alice 30.0
Name: age, dtype: float64
user_info.replace({"age": 40, "birth": pd.Timestamp("1978-08-08")}, np.nan)
Out[197]:
age city sex birth
name
Tom 18.0 BeiJing None 2000-02-10
Bob 30.0 ShangHai male 1988-10-17
Mary NaN GuangZhou female NaT
James NaN ShenZhen male NaT
Andy NaN NaN NaN NaT
Alice 30.0 unknown 1988-10-17
user_info.sex.replace("unknown", np.nan)
Out[198]:
name
Tom None
Bob male
Mary female
James male
Andy NaN
Alice NaN
Name: sex, dtype: object
user_info.city.replace(r'\s+', np.nan, regex=True)
Out[199]:
name
Tom BeiJing
Bob ShangHai
Mary GuangZhou
James ShenZhen
Andy NaN
Alice NaN
Name: city, dtype: object
五、使用其他对象填充
除了我们自己手动丢弃、填充已经替换缺失值之外，我们还可以使用其他对象来填充。
例如有两个关于用户年龄的 Series，其中一个有缺失值，另一个没有，我们可以将没有的缺失值的 Series 中的元素传给有缺失值的。
age_new = user_info.age.copy() age_new.fillna(20, inplace=True) age_new Out[200]: name Tom 18.0 Bob 30.0 Mary 20.0 James 40.0 Andy 20.0 Alice 30.0 Name: age, dtype: float64 user_info.age.combine_first(age_new) Out[201]: name Tom 18.0 Bob 30.0 Mary 20.0 James 40.0 Andy 20.0 Alice 30.0 Name: age, dtype: float64