python中填充缺失值

简介: python中填充缺失值

在Python中,填充缺失值(NaN, None等)是数据预处理阶段的一项重要任务。Pandas库提供了几种便捷的方式来处理缺失值。以下是一些常见的方法:

  1. 使用fillna()函数
    fillna()是Pandas DataFrame和Series对象中用于填充缺失值的函数。

    • 填充常数值:

      import pandas as pd
      
      df = pd.DataFrame({
             "A": [1, 2, np.nan, 4], "B": [5, np.nan, np.nan, 8]})
      
      # 使用特定值填充缺失值
      df_filled = df.fillna(value=0)
      
    • 前向填充或后向填充:

      # 后向填充(用前一个非缺失值填充)
      df_filled_backwards = df.fillna(method='bfill')
      
      # 前向填充(用下一个非缺失值填充)
      df_filled_forwards = df.fillna(method='ffill')
      
  2. 使用SimpleImputer类(来自scikit-learn库)
    在较旧版本的scikit-learn中,SimpleImputer被用来处理缺失值,例如填充平均数、中位数、最频繁值或者常数值。

    from sklearn.impute import SimpleImputer
    import numpy as np
    
    imp_mean = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='mean')
    
    # 训练 imputer(计算统计量如均值)
    imp_mean.fit(df)
    
    # 应用 imputer 来填充缺失值
    df_imputed = pd.DataFrame(imp_mean.transform(df), columns=df.columns)
    

    自从scikit-learn 0.20版本之后,虽然依然可以使用SimpleImputer,但Pandas内置的函数已经足够强大,通常情况下直接使用Pandas提供的功能就足够了。

  3. 使用其他统计方法填充
    你也可以基于列的统计特性来填充缺失值,比如使用列的均值、中位数或众数。

    df["A"].fillna(df["A"].mean(), inplace=True)  # 使用列"A"的平均值填充缺失值
    df["B"].fillna(df["B"].mode()[0], inplace=True)  # 使用列"B"的众数填充缺失值
    

    注意:inplace=True表示直接在原始DataFrame上修改。

  4. 多重填充策略
    对于不同的列可能需要采用不同的填充策略时,可以通过字典定义填充值。

    fill_values = {
         "A": df["A"].mean(), "B": df["B"].median()}
    df_filled = df.fillna(fill_values)
    

根据实际需求选择最适合的数据填充策略是非常重要的,因为错误地填充缺失值可能会对后续数据分析和建模产生负面影响。

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