數據丟失(缺失)在現實生活中總是一個問題。 機器學習和數據挖掘等領域由於數據缺失導致的數據質量差，在模型預測的准確性上面臨着嚴重的問題。 在這些領域，缺失值處理是使模型更加准確和有效的重點。
使用重構索引(reindexing)，創建了一個缺少值的DataFrame。 在輸出中，NaN表示不是數字的值。
一、檢查缺失值
為了更容易地檢測缺失值(以及跨越不同的數組dtype)，Pandas提供了isnull()和notnull()函數，它們也是Series和DataFrame對象的方法
示例1
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'e', 'f','h'], columns=['one', 'two', 'three']) df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h']) print(df) print('\n') print (df['one'].isnull())
輸出結果：
one two three
a 0.036297 -0.615260 -1.341327
b NaN NaN NaN
c -1.908168 -0.779304 0.212467
d NaN NaN NaN
e 0.527409 -2.432343 0.190436
f 1.428975 -0.364970 1.084148
g NaN NaN NaN
h 0.763328 -0.818729 0.240498
a False
b True
c False
d True
e False
f False
g True
h False
Name: one, dtype: bool
示例2
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'e', 'f', 'h'],columns=['one', 'two', 'three']) df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h']) print (df['one'].notnull())
輸出結果：
a True
b False
c True
d False
e True
f True
g False
h True
Name: one, dtype: bool
二、缺少數據的計算
- 在求和數據時，
NA將被視為0 - 如果數據全部是
NA，那么結果將是NA
實例1
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'e', 'f', 'h'],columns=['one', 'two', 'three']) df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h']) print(df) print('\n') print (df['one'].sum())
輸出結果：
one two three
a -1.191036 0.945107 -0.806292
b NaN NaN NaN
c 0.127794 -1.812588 -0.466076
d NaN NaN NaN
e 2.358568 0.559081 1.486490
f -0.242589 0.574916 -0.831853
g NaN NaN NaN
h -0.328030 1.815404 -1.706736
0.7247067964060545
示例2
import pandas as pd df = pd.DataFrame(index=[0,1,2,3,4,5],columns=['one','two']) print(df) print('\n') print (df['one'].sum())
輸出結果：
one two
0 NaN NaN
1 NaN NaN
2 NaN NaN
3 NaN NaN
4 NaN NaN
5 NaN NaN
0
三、填充缺少數據
Pandas提供了各種方法來清除缺失的值。fillna()函數可以通過幾種方法用非空數據“填充”NA值。
用標量值替換NaN
以下程序顯示如何用0替換NaN。
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 3), index=['a', 'c', 'e'],columns=['one','two', 'three']) df = df.reindex(['a', 'b', 'c'])
print (df) print('\n') print ("NaN replaced with '0':") print (df.fillna(0))
輸出結果：
one two three a -0.479425 -1.711840 -1.453384 b NaN NaN NaN c -0.733606 -0.813315 0.476788
NaN replaced with '0': one two three a -0.479425 -1.711840 -1.453384 b 0.000000 0.000000 0.000000 c -0.733606 -0.813315 0.476788 在這里填充零值; 當然，也可以填寫任何其他的值。
替換丟失(或)通用值
很多時候，必須用一些具體的值取代一個通用的值。可以通過應用替換方法來實現這一點。用標量值替換NA是fillna()函數的等效行為。
示例
import pandas as pd df = pd.DataFrame({'one':[10,20,30,40,50,2000],'two':[1000,0,30,40,50,60]}) print(df) print('\n') print (df.replace({1000:10,2000:60}))
輸出結果：
one two
0 10 1000
1 20 0
2 30 30
3 40 40
4 50 50
5 2000 60
one two
0 10 10
1 20 0
2 30 30
3 40 40
4 50 50
5 60 60
填寫NA前進和后退
使用重構索引章節討論的填充概念，來填補缺失的值。
| 方法 | 動作 |
|---|---|
pad/fill |
填充方法向前 |
bfill/backfill |
填充方法向后 |
示例1
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'e', 'f', 'h'],columns=['one', 'two', 'three']) df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h']) print(df) print('\n') print (df.fillna(method='pad'))
輸出結果：
one two three
a -0.023243 1.671621 -1.687063
b NaN NaN NaN
c -0.933355 0.609602 -0.620189
d NaN NaN NaN
e 0.151455 -1.324563 -0.598897
f 0.605670 -0.924828 -1.050643
g NaN NaN NaN
h 0.892414 -0.137194 -1.101791
one two three
a -0.023243 1.671621 -1.687063
b -0.023243 1.671621 -1.687063
c -0.933355 0.609602 -0.620189
d -0.933355 0.609602 -0.620189
e 0.151455 -1.324563 -0.598897
f 0.605670 -0.924828 -1.050643
g 0.605670 -0.924828 -1.050643
h 0.892414 -0.137194 -1.101791
示例2
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'e', 'f', 'h'],columns=['one', 'two', 'three']) df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h']) print (df.fillna(method='backfill'))
輸出結果：
one two three
a 2.278454 1.550483 -2.103731
b -0.779530 0.408493 1.247796
c -0.779530 0.408493 1.247796
d 0.262713 -1.073215 0.129808
e 0.262713 -1.073215 0.129808
f -0.600729 1.310515 -0.877586
g 0.395212 0.219146 -0.175024
h 0.395212 0.219146 -0.175024
四、丟失缺少的值
使用dropna函數和axis參數。 默認情況下，axis = 0，即在行上應用，這意味着如果行內的任何值是NA，那么整個行被排除。
實例1
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'e', 'f','h'],columns=['one', 'two', 'three']) df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h']) print (df.dropna())
輸出結果 ：
one two three
a -0.719623 0.028103 -1.093178
c 0.040312 1.729596 0.451805
e -1.029418 1.920933 1.289485
f 1.217967 1.368064 0.527406
h 0.667855 0.147989 -1.035978
示例2
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'e', 'f', 'h'],columns=['one', 'two', 'three']) df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h']) print (df.dropna(axis=1))
輸出結果：
Empty DataFrame
Columns: []
Index: [a, b, c, d, e, f, g, h]