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數(shù)據(jù)處理過(guò)程中，經(jīng)常會(huì)遇到數(shù)據(jù)有缺失值的情況，本文介紹如何用Pandas處理數(shù)據(jù)中的缺失值。

一、什么是缺失值

對(duì)數(shù)據(jù)而言，缺失值分為兩種，一種是Pandas中的空值，另一種是自定義的缺失值。

1. Pandas中的空值有三個(gè)：np.nan (Not a Number) 、 None 和 pd.NaT(時(shí)間格式的空值，注意大小寫不能錯(cuò))，這三個(gè)值可以用Pandas中的函數(shù)isnull()，notnull()，isna()進(jìn)行判斷。

isnull()和notnull()的結(jié)果互為取反，isnull()和isna()的結(jié)果一樣。對(duì)于這三個(gè)函數(shù)，只需要用其中一個(gè)就可以識(shí)別出數(shù)據(jù)中是否有空值。如果數(shù)據(jù)量較大，再配合numpy中的any()和all()函數(shù)就行了。

需要特別注意兩點(diǎn)：

如果某一列數(shù)據(jù)全是空值且包含pd.NaT，np.nan和None會(huì)自動(dòng)轉(zhuǎn)換成pd.NaT。
空值(np.nan、None、pd.NaT)既不是空字符串""，也不是空格" "。

從Python解釋器來(lái)看，np.nan的類型是float，None的類型是NoneType，兩者在Pandas中都顯示為NaN，pd.NaT的類型是Pandas中的NaTType，顯示為NaT。而不管是空字符串還是空格，其數(shù)據(jù)類型都是字符串，Pandas判斷的結(jié)果不是空值。

2. 自定義缺失值有很多不同的形式，如上面剛說(shuō)的空字符串和空格(當(dāng)然，一般不用這兩個(gè)，因?yàn)榭雌饋?lái)不夠直觀)。

在獲取數(shù)據(jù)時(shí)，可能會(huì)有一些數(shù)據(jù)無(wú)法得到，也可能數(shù)據(jù)本身就沒(méi)有，造成了缺失值。對(duì)于這些缺失值，在獲取數(shù)據(jù)時(shí)通常會(huì)用一些符號(hào)之類的數(shù)據(jù)來(lái)代替，如問(wèn)號(hào)？，斜杠/，字母NA等。

如果處理的數(shù)據(jù)是自己獲取的，那自己知道缺失值是怎么定義的，如果數(shù)據(jù)是其他人提供的，一般會(huì)同時(shí)提供數(shù)據(jù)的說(shuō)明文檔，說(shuō)明文檔中會(huì)注明缺失值的定義方式。

對(duì)于自定義缺失值，不能用isnull()等三個(gè)函數(shù)來(lái)判斷，不過(guò)可以用isin()函數(shù)來(lái)判斷。找到這些值后，將其替換成np.nan，數(shù)據(jù)就只有空值一種缺失值了。

此外，在數(shù)據(jù)處理的過(guò)程中，也可能產(chǎn)生缺失值，如除0計(jì)算，數(shù)字與空值計(jì)算等。

二、判斷缺失值

1. 自定義缺失值的判斷和替換

isin(values): 判斷Series或DataFrame中是否包含某些值，可以傳入一個(gè)可迭代對(duì)象、Series、DataFrame或字典。在我們判斷某個(gè)自定義的缺失值是否存在于數(shù)據(jù)中時(shí)，用列表的方式傳入就可以了。

replace(to_replace=None, value=None): 替換Series或DataFrame中的指定值，一般傳入兩個(gè)參數(shù)，to_replace為被替換的值，value為替換后的值。to_replace和value不僅支持Python中的整型、字符串、列表、字典等，還支持正則表達(dá)式。

使用replace()時(shí)，默認(rèn)返回原數(shù)據(jù)的一個(gè)副本，replace()中的inplace參數(shù)默認(rèn)為False，將inplace參數(shù)修改為True，則會(huì)修改數(shù)據(jù)本身。其他參數(shù)這里就不展開(kāi)了，有需要可以自己添加。

其實(shí)replace()函數(shù)已經(jīng)可以用于缺失值的填充處理了，直接一步到位，而不用先替換成空值再處理。當(dāng)然，先替換成空值，可以與空值一起處理。

2. 空值判斷

isnull(): 判斷Series或DataFrame中是否包含空值，與isna()結(jié)果相同，與notnull()結(jié)果相反。返回結(jié)果是一個(gè)與原數(shù)據(jù)形狀相同的Series或DataFrame。

如果數(shù)據(jù)很多，我們不可能肉眼觀察返回結(jié)果中的布爾值，所以需要借助numpy中的any()函數(shù)或all()函數(shù)，進(jìn)一步對(duì)結(jié)果進(jìn)行判斷。

三、刪除缺失值

dropna(axis=0, how="any", thresh=None, subset=None, inplace=False): 刪除Series或DataFrame中的空值。

axis: axis參數(shù)默認(rèn)為0('index')，按行刪除，即刪除有空值的行。將axis參數(shù)修改為1或‘columns’，則按列刪除，即刪除有空值的列。在實(shí)際的應(yīng)用中，一般不會(huì)按列刪除，例如數(shù)據(jù)中的一列表示年齡，不能因?yàn)槟挲g有缺失值而刪除所有年齡數(shù)據(jù)。

how: how參數(shù)默認(rèn)為any，只要一行(或列)數(shù)據(jù)中有空值就會(huì)刪除該行(或列)。將how參數(shù)修改為all，則只有一行(或列)數(shù)據(jù)中全部都是空值才會(huì)刪除該行(或列)。

thresh: 表示刪除空值的界限，傳入一個(gè)整數(shù)。如果一行(或列)數(shù)據(jù)中少于thresh個(gè)非空值(non-NA values)，則刪除。也就是說(shuō)，一行(或列)數(shù)據(jù)中至少要有thresh個(gè)非空值，否則刪除。

subset: 刪除空值時(shí)，只判斷subset指定的列(或行)的子集，其他列(或行)中的空值忽略，不處理。當(dāng)按行進(jìn)行刪除時(shí)，subset設(shè)置成列的子集，反之。

inplace: 默認(rèn)為False，返回原數(shù)據(jù)的一個(gè)副本。將inplace參數(shù)修改為True，則會(huì)修改數(shù)據(jù)本身。

刪除缺失值，必然會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)量的減少，如果缺失值占數(shù)據(jù)的比例較大，比如超過(guò)了數(shù)據(jù)的10%(具體標(biāo)準(zhǔn)根據(jù)項(xiàng)目來(lái)定)，刪除數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果會(huì)有很大的影響，不合理。

四、填充缺失值

fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None): 填充Series或DataFrame中的空值。

value: 表示填充的值，可以是一個(gè)指定值，也可以是字典, Series或DataFrame。

method: 填充的方式，默認(rèn)為None。有 ffill，pad，bfill，backfill 四種填充方式可以使用，ffill 和 pad 表示用缺失值的前一個(gè)值填充，如果axis=0，則用空值上一行的值填充，如果axis=1，則用空值左邊的值填充。假如空值在第一行或第一列，以及空值前面的值全都是空值，則無(wú)法獲取到可用的填充值，填充后依然保持空值。bfill 和 backfill 表示用缺失值的后一個(gè)值填充，axis的用法以及找不到填充值的情況同 ffill 和 pad 。

注意：當(dāng)指定填充方式method時(shí)，不能同時(shí)指定填充值value，否則報(bào)錯(cuò)。

axis: 通常配合method參數(shù)使用，axis=0表示按行，axis=1表示按列。

limit: 表示填充執(zhí)行的次數(shù)。如果是按行填充，則填充一行表示執(zhí)行一次，按列同理。

在缺失值填充時(shí)，填充值是自定義的，對(duì)于數(shù)值型數(shù)據(jù)，最常用的兩種填充值是用該列的均值和眾數(shù)。DataFrame的眾數(shù)也是一個(gè)DataFrame數(shù)據(jù)，眾數(shù)可能有多個(gè)(極限情況下，當(dāng)數(shù)據(jù)中沒(méi)有重復(fù)值時(shí)，眾數(shù)就是原DataFrame本身)，所以用mode()函數(shù)求眾數(shù)時(shí)取第一行用于填充就行了。

除了可以在fillna()函數(shù)中傳入method參數(shù)指定填充方式外，Pandas中也實(shí)現(xiàn)了不同填充方式的函數(shù)，可以直接調(diào)用。

pad(axis=0, inplace=False, limit=None): 用缺失值的前一個(gè)值填充。

ffill(): 同pad()。

bfill(): 用缺失值的后一個(gè)值填充。

backfill(): 同bfill()。

在進(jìn)行數(shù)據(jù)填充時(shí)，可能填充之后還有空值，如用ffill 和 pad填充時(shí)，數(shù)據(jù)第一行就是空值。對(duì)于這種情況，需要在填充前人工進(jìn)行判斷，避免選擇不適合的填充方式，并在填充完成后，再檢查一次數(shù)據(jù)中是否還有空值。

以上就是Pandas處理缺失值的介紹，如果需要本文代碼，可以點(diǎn)擊關(guān)注公眾號(hào)“Python碎片”，然后在后臺(tái)回復(fù)“pandas09”關(guān)鍵字獲取完整代碼。

Pandas知識(shí)點(diǎn)-缺失值處理