检测缺失值
我们先创建一个带有缺失值的数据框(DataFrame)。
import pandas as pd df = pd.DataFrame( {'A': [None, 2, None, 4], 'B': [10, None, None, 40], 'C': [100, 200, None, 400], 'D': [None, 2000, 3000, None]}) df 复制代码
数值类缺失值在 Pandas 中被显示为 NaN (Not A Number)。下面看看如何判断哪些列或者哪些行有缺失值。
1.info()
info() 返回的结果中，我们只需要观察每一列对应的 Non-Null Count 的数量是否等于 RangeIndex(索引范围) 即可。
2.isnull()
isnull() 返回一个与原 DataFrame 大小(列数，行数)相同的数据框，行列对应的数据代表着该位置是否为缺失值。
df.isnull() 复制代码
使用 sum() 来检测每列中的缺失值的数量。
df.isnull().sum() 复制代码
通过 .T 将 DataFrame 转置，获取检测每行中缺失值的数量。
df.isnull().T.sum() 复制代码
缺失值处理
删除缺失值
如果出现缺失值的行/列重要性不大的话，可以直接使用 dropna() 删除带有缺失值的行/列。
df.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False) 复制代码
参数含义
- axis：控制行列的参数，0 行，1 列。
- how：any，如果有 NaN，删除该行或列；all，如果所有值都是 NaN，删除该行或列。
- thresh：指定 NaN 的数量，当 NaN 数量达到才删除。
- subset：要考虑的数据范围，如：删除缺失行，就用subset指定参考的列，默认是所有列。
- inplace：是否修改原数据，True直接修改原数据,返回
None，False则返回处理后的数据框。
指定 axis = 1，如果列中有缺失值，则删除该列。
df.dropna(axis=1, how='any') 复制代码
由于每列都有缺失值，所以只剩索引。
指定 axis = 0（默认），如果行中有缺失值，则删除该行。
df.dropna(axis=0, how='any') 复制代码
以 ABC 列为参照，删除这三列都是缺失值的行。
df.dropna(axis=0, subset=['A', 'B', 'C'], how='all') 复制代码
保留至少有3个非NaN值的行。
df.dropna(axis=0, thresh=3) 复制代码
填补缺失值
另一种常见的缺失值处理方式就是使用 fillna() 填补缺失值。
df.fillna(value=None, method=None, axis=0, inplace=False, limit=None) 复制代码
1. 直接指定填充值
df.fillna(666) 复制代码
2.用缺失值前/后的值填充
按前一个值填充
当method 值为 ffill 或 pad时，按前一个值进行填充。
当 axis = 0，用缺失值同一列的上一个值填充，如果缺失值在第一行则不填充。
当 axis = 1，用缺失值同一行的上一个值填充，如果缺失值在第一列则不填充。
df.fillna(axis=0, method='pad') 复制代码
按后一个值填充
当method 值为 backfill 或 bfill时，按后一个值进行填充。
当 axis = 0，用缺失值同一列的下一个值填充，如果缺失值在最后一行则不填充。
当 axis = 1，用缺失值同一行的下一个值填充，如果缺失值在最后一列则不填充。
df.fillna(axis=0, method='bfill') 复制代码
指定相应的方法来填充
df.fillna(df.mean()) 复制代码
limit限制填充次数
在ABCD列上，每列只填充第一个空值。
df.fillna(value=666, axis=1, limit=1) 复制代码
