【学习】数据处理基础知识（缺失值处理）【pandas】

缺失数据（missing data）大部分数据分析应用中非常常见。pd设计目标之一就是让缺失数据的处理任务尽量轻松。

pd 使用浮点值NaN(Not a Number) 表示浮点和非浮点数组中的缺失数据。是一个被检测出来的标识

import pandas as pd
import numpy as np
string_data = pd.Series([‘aardvark‘, ‘artichoke‘, np.nan, ‘avocado‘])
string_data
string_data.isnull()

#内置的None值也会被当作Na处理
string_data[0] = None
string_data.isnull()

Out[180]: 0     True1    False2     True3    Falsedtype: bool

Na处理方法

"""
=====Na处理方法=========
dropna  根据各标签的值中是否存在缺失数据对轴标签进行过滤，可通过阀值调节对缺失值的容忍度
fillna  用指定值或插值方法填充缺失数据
isnull  返回一个含有布尔值的对象，这些布尔值表示哪些值是缺失值，该对象的类型与源类型一样
notnull  isnull的否定式
"""

1、 滤除缺失数据

#dropna 返回一个仅含非空数据和索引值的Series

from numpy import nan as NA
data = pd.Series([1, NA, 3.5, NA, 7])
data.dropna()

Out[183]: 0    1.02    3.54    7.0dtype: float64

#也可以通过布尔型索引达到这个目标data[data.notnull()]

#对于dataFrame,dropna默认丢弃任何含有缺失值的行
data = pd.DataFrame([[1., 6.5, 3], [1., NA, NA], [NA, NA, NA], [NA, 6.5, 3]])
cleaned = data.dropna()
dataOut[187]:      0    1    20  1.0  6.5  3.01  1.0  NaN  NaN2  NaN  NaN  NaN3  NaN  6.5  3.0
cleanedOut[188]:      0    1    20  1.0  6.5  3.0

data.dropna(how = ‘all‘)Out[189]:
     0    1    2
0  1.0  6.5  3.0
1  1.0  NaN  NaN
3  NaN  6.5  3.0

只用这种方式丢弃列，只需传入axis =1 即可

#只用这种方式丢弃列，只需传入axis =1 即可
data[4] = NA
data
data.dropna(axis = 1, how = ‘all‘)

另一个滤除DF的行问题涉及时间序列数据，假设你只想留下一部分预测数据，可以用thresh参数实现些目的

df = pd.DataFrame(np.random.randn(7, 3))
df
df.ix[:4, 1] = NA; df.ix[:2, 2] = NAOut[195]:           0         1         20 -1.391379       NaN       NaN1  0.283693       NaN       NaN2 -1.256739       NaN       NaN3 -0.279809       NaN  0.5118984 -2.942845       NaN -0.9386935  1.478454 -1.869872 -1.8155666 -1.001717 -0.074136 -1.132250
df.dropna(thresh = 3)Out[196]:           0         1         25  1.478454 -1.869872 -1.8155666 -1.001717 -0.074136 -1.132250

2、 填充缺失 数据

fillna方法是最主要的函数，通过一个常数调用fillna就会将缺失值替换为那个常数值

df.fillna(0)
Out[197]:
          0         1         2
0 -1.391379  0.000000  0.000000
1  0.283693  0.000000  0.000000
2 -1.256739  0.000000  0.000000
3 -0.279809  0.000000  0.511898
4 -2.942845  0.000000 -0.938693
5  1.478454 -1.869872 -1.815566
6 -1.001717 -0.074136 -1.132250

#若是通过一个字典调用fillna, 就可以实现对不同的列填充不同的值
df.fillna({1: 0.5, 3: -1})

Out[198]:
          0         1         2
0 -1.391379  0.500000       NaN
1  0.283693  0.500000       NaN
2 -1.256739  0.500000       NaN
3 -0.279809  0.500000  0.511898
4 -2.942845  0.500000 -0.938693
5  1.478454 -1.869872 -1.815566
6 -1.001717 -0.074136 -1.132250

#fillna默认会返回新对象，但也可以对现有对象进行就地修改
#总是返回被填充对象的引用_ = df.fillna(0, inplace = True)
df

Out[200]:
          0         1         2
0 -1.391379  0.000000  0.000000
1  0.283693  0.000000  0.000000
2 -1.256739  0.000000  0.000000
3 -0.279809  0.000000  0.511898
4 -2.942845  0.000000 -0.938693
5  1.478454 -1.869872 -1.815566
6 -1.001717 -0.074136 -1.132250

对reindex有效的那些插值方法也可用于fillna

df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 3))
df.ix[2:, 1] = NA; df.ix[4:, 2] = NA
df

Out[204]:           0         1         20  1.498980 -0.048566  1.4065541  1.143778 -0.370818  1.3335252 -2.557671       NaN  0.4191883 -0.648393       NaN -0.1591034  0.794345       NaN       NaN5  1.814522       NaN       NaN
#ffill 向前填充值#bfill 向后填充值
df.fillna(method = ‘ffill‘)

Out[205]:           0         1         20  1.498980 -0.048566  1.4065541  1.143778 -0.370818  1.3335252 -2.557671 -0.370818  0.4191883 -0.648393 -0.370818 -0.1591034  0.794345 -0.370818 -0.1591035  1.814522 -0.370818 -0.159103
#可填充最大标识量为2
df.fillna(method = ‘ffill‘, limit =2)

Out[206]:           0         1         20  1.498980 -0.048566  1.4065541  1.143778 -0.370818  1.3335252 -2.557671 -0.370818  0.4191883 -0.648393 -0.370818 -0.1591034  0.794345       NaN -0.1591035  1.814522       NaN -0.159103

#均值或中位数填充
data = pd.Series([1., NA, 3.5, NA, 7])
data
data.fillna(data.mean())

Out[215]: 0    1.0000001    3.8333332    3.5000003    3.8333334    7.000000dtype: float64

"""=====fillna函数的参数======value  用于填充缺失值的标量值或字典对象method 插值方式，如果函数调用时未指定其他参数的话，默认为ffillaxis   待填充的轴，默认axis = 0inplace  修改调用者对象而不产生副本，True为就地修改limit   (对于前向和后台填充)可以连续填充的最大数量 """