详解pandas中缺失数据处理的函数

目录

• 一、缺失值类型
• 1、np.nan
• 2、None
• 3、NA标量
• 二、缺失值判断
• 1、对整个dataframe判断缺失
• 2、对某个列判断缺失
• 三、缺失值统计
• 1、列缺失
• 2、行缺失
• 3、缺失率
• 四、缺失值筛选
• 五、缺失值填充
• 六、缺失值删除
• 1、全部直接删除
• 2、行缺失删除
• 3、列缺失删除
• 4、按缺失率删除
• 七、缺失值参与计算
• 1、加法
• 2、累加
• 3、计数
• 4、聚合分组
• 五、源码

今天分享一篇pandas缺失值处理的操作指南！

一、缺失值类型

在pandas中，缺失数据显示为NaN。缺失值有3种表示方法，np.nan，none，pd.NA。

1、np.nan

缺失值有个特点（坑），它不等于任何值，连自己都不相等。如果用nan和任何其它值比较都会返回nan。

np.nan==np.nan
>>False

也正由于这个特点，在数据集读入以后，不论列是什么类型的数据，默认的缺失值全为np.nan。

因为nan在Numpy中的类型是浮点，因此整型列会转为浮点；而字符型由于无法转化为浮点型，只能归并为object类型（'O'），原来是浮点型的则类型不变。

type(np.nan)
>>float

pd.Series([1,2,3]).dtype
>>dtype('int64')
pd.Series([1,np.nan,3]).dtype
>>dtype('float64')

初学者做数据处理遇见object类型会发懵，不知道这是个啥，明明是字符型，导入后就变了，其实是因为缺失值导致的。

除此之外，还要介绍一种针对时间序列的缺失值，它是单独存在的，用NaT表示，是pandas的内置类型，可以视为时间序列版的np.nan，也是与自己不相等。

s_time=pd.Series([pd.Timestamp('20220101')]*3)
s_time
>>02022-01-01
12022-01-01
22022-01-01
dtype:datetime64[ns]
-----------------
s_time[2]=pd.NaT
s_time
>>02022-01-01
12022-01-01
2NaT
dtype:datetime64[ns]

2、None

还有一种就是None，它要比nan好那么一点，因为它至少自己与自己相等。

None==None
>>True

在传入数值类型后，会自动变为np.nan。

type(pd.Series([1,None])[1])
>>numpy.float64

只有当传入object类型时是不变的，因此可以认为如果不是人工命名为None的话，它基本不会自动出现在pandas中，所以None大家基本也看不到。

type(pd.Series([1,None],dtype='O')[1])
>>NoneType

3、NA标量

pandas1.0以后的版本中引入了一个专门表示缺失值的标量pd.NA，它代表空整数、空布尔值、空字符，这个功能目前处于实验阶段。

开发者也注意到了这点，对于不同数据类型采取不同的缺失值表示会很乱。pd.NA就是为了统一而存在的。pd.NA的目标是提供一个缺失值指示器，可以在各种数据类型中一致使用(而不是np.nan、None或者NaT分情况使用www.cppcns.com)。

s_new=pd.Series([1,2],dtype="Int64")
s_new
>>01
12
dtype:Int64
-----------------
s_new[1]=pd.NaT
s_new
>>01
1<NA>
dtype:Int64

同理，对于布尔型、字符型一样不会改变原有数据类型,这样就解决了原来动不动就变成object类型的麻烦了。

下面是pd.NA的一些常用算术运算和比较运算的示例：

#####算术运算
#加法
pd.NA+1
>><NA>
-----------
#乘法
"a"*pd.NA
>><NA>
-----------
#以下两种其中结果为1
pd.NA**0
>>1
-----------
1**pd.NA
>>1

#####比较运算
pd.NA==pd.NA
>><NA>
-----------
pd.NA<2.5
>><NA>
-----------
np.log(pd.NA)
>><NA>
-----------
np.add(pd.NA,1)
>><NA>

二、缺失值判断

了解了缺失值的几种形式后，我们要知道如何判断缺失值。对于一个dataframe而言，判断缺失的主要方法就是isnull()或者isna()，这两个方法会直接返回KstDZTrue和False的布尔值。可以是对整个dataframe或者某个列。

df=pd.DataFrame({
'A':['a1','a1','a2','a3'],
'B':['b1',None,'b2','b3'],
'C':[1,2,3,4],
'D':[5,None,9,10]})
#将无穷设置为缺失值
pd.options.mode.use_inf_as_na=True

1、对整个dataframe判断缺失

df.isnull()
>>ABCD
0FalseFalseFalseFalse
1FalseTrueFalseTrue
2FalseFalseFalseFalse
3FalseFalseFalseFalse

2、对某个列判断缺失

df['C'].isnull()
>>0False
1False
2False
3False
Name:C,dtype:bool

如果想取非缺失可以用notna()，使用方法是一样的，结果相反。

三、缺失值统计

1、列缺失

一般我们会对一个dataframe的列进行缺失统计，查看每个列有多少缺失，如果缺失率过高再进行删除或者插值等操作。那么直接在上面的isnull()返回的结果上直接应用.sum()即可，axis默认等于0，0是列，1是行。

##列缺失统计
isnull().sum(axis=0)

2、行缺失

但是很多情况下，我们也需要对行进行缺失值判断。比如一行数据可能一个值都没有，如果这个样本进入模型，会造成很大的干扰。因此，行列两个缺失率通常都要查看并统计。

操作很简单，只需要在sum()中设置axis=1即可。

##行缺失统计
isnull().sum(axis=1)

3、缺失率

有时我不仅想要知道缺失的数量，我更想知道缺失的比例，即缺失率。正常可能会想到用上面求得数值再比上总行数。但其实这里有个小技巧可以一步就实现。

##缺失率
df.isnull().sum(axis=0)/df.shape[0]

##缺失率（一步到位）
isnull().mean()

四、缺失值筛选

筛选需要loc配合完成，对于行和列的缺失筛选如下：

#筛选有缺失值的行
df.loc[df.isnull().any(1)]
>>ABCD
1a1None2NaN
-----------------
#筛选有缺失值的列
df.loc[:,df.isnull().any()]
>>BD
0b15.0
1NoneNaN
2b29.0
3b310.0

如果要查询没有缺失值的行和列，可以对表达式用取反~操作：

df.loc[~(df.isnull().any(1))]
>>ABCD
0a1b115.0
2a2b239.0
3a3b3410.0

上面使用了any判断只要有缺失就进行筛选，也可以用all判断是否全部缺失，同样可以对行里进行判断，如果整列或者整行都是缺失值，那么这个变量或者样本就失去了分析的意义，可以考虑删除。

五、缺失值填充

一般我们对缺失值有两种处理方法，一种是直接删除，另外一种是保留并填充。下面先介绍填充的方法fillna。

#将dataframe所有缺失值填充为0
df.fillna(0)
>>ABCD
0a1b115.0
1a1020.0
2a2b239.0
3a3b3410.0
--------------
#将D列缺失值填充为-999
df.D.fillna('-999')
>>05
1-999
29
310
Name:D,dtype:object

方法很简单，但使用时需要注意一些参数。

• inplace：可以设置fillna(0, inplace=True)来让填充生效，原dataFrame被填充。

• methond：可以设置methond方法来实现向前或者向后填充，pad/ffill为向前填充，bfill/backfill为向后填充，比如df.fillna(methond='ffill')，也可以简写为df.ffill()。

df.ffill()
>>ABCD
0a1b115.0
1a1b125.0
2a2b239.0
3a3b3410.0

原缺失值都会按照前一个值来填充(B列1行，D列1行)。

除了用前后值来填充，也可以用整个列的均值来填充，比如对D列的其它非缺失值的平均值8来填充缺失值。

df.D.fillna(df.D.mean())
>>05.0
18.0
29.0
310.0
Name:D,dtype:float64

六、缺失值删除

删除缺失值也非情况，比如是全删除还是删除比较高缺失率，这个要看自己的容忍程度，真实的数据必然会存在缺失的，这个无法避免。而且缺失在某些情况下也代表了一定的含义，要视情况而定。

1、全部直接删除

#全部直接删除
df.dropna()
>>ABCD
0a1b115.0
2a2b239.0
3a3b3410.0

2、行缺失删除

#行缺失删除
df.dropna(axis=0)
>>ABCD
0a1b115.0
2a2b239.0
3a3b3410.0

3、列缺失删除

#列缺失删除
df.dropna(axis=1)
>>AC
0a11
1a12
2a23
3a34
-------------
#删除指定列范围内的缺失,因为C列无缺失，所以最后没有变化
df.dropna(subset=['C'])
>>ABCD
0a1b115.0
1a1None2NaN
2a2b239.0
3a3b3410.0

4、按缺失率删除

这个可以www.cppcns.com考虑用筛选的方法来实现，比如要删除列缺失大于0.1的（即筛选小于0.1的）。

df.loc[:,df.isnull().mean(axis=0)<0.1]
>>AC
0a11
1a12
2a23
3a34
-------------
#删除行缺失大于0.1的
df.loc[df.isnull().mean(axis=1)<0.1]
>>ABCD
0a1b115.0
2a2b239.0
3a3b3410.0

七、缺失值参与计算

如果不对缺失值处理，那么缺失值会按照什么逻辑进行计算呢？

下面我们一起看一下各种运算下缺失值的参与逻辑。

1、加法

df
>>ABCD
0a1b115.0
1a1None2NaN
2a2b239.0
3a3b3410.0
---------------
#对所有列求和
df.sum()
>>Aa1a1a2a3
C10
D24

可以看到，加法是会忽略缺失值的。

2、累加

#对D列进行累加
df.D.cumsum()
>>05.0
1NaN
214.0
324.0
Name:D,dtype:float64
---------------
df.D.cumsum(skipna=False)
>>05.0
1NaN
2NaN
3NaN
Name:D,dtype:float64

cumsum累加会忽略NA，但值会保留在列中，可以使用skipna=False跳过有缺失值的计算并返回缺失值。

3、计数

#对列计数
df.count()
>>A4
B3
C4
D3
dtype:iwww.cppcns.comnt64

缺失值不进入计数范围里。

4、聚合分组

df.groupby('B').sum()
>>CD
B
b115.0
b239.0
b3410.0
---------------
df.groupby('B',dropna=False).sum()
>>CD
B
b115.0
b239.0
b341KstDZ0.0
NaN20.0

聚合时会默认忽略缺失值，如果要缺失值计入到分组里，可以设置dropna=False。这个用法和其它比如value_counts是一样的，有的时候需要看缺失值的数量。

五、源码

所有数据和代码可在我的github获取：

https://github.com/xiaoyusmd/pythonDataScience

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