数据丢失(缺失)在现实生活中总是一个问题。 机器学习和数据挖掘等领域由于数据缺失导致的数据质量差，在模型预测的准确性上面临着严重的问题。 在这些领域，缺失值处理是使模型更加准确和有效的重点。
何时以及为什么数据丢失？
想象一下有一个产品的在线调查。很多时候，人们不会分享与他们有关的所有信息。 很少有人分享他们的经验，但不是他们使用产品多久; 很少有人分享使用产品的时间，经验，但不是他们的个人联系信息。 因此，以某种方式或其他方式，总会有一部分数据总是会丢失，这是非常常见的现象。
现在来看看如何处理使用Pandas的缺失值(如NA或NaN)。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'e', 'f',
'h'],columns=['one', 'two', 'three'])
df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'])
print (df)
执行上面示例代码，得到以下结果 –
one two three
a 0.691764 -0.118095 -0.950871
b NaN NaN NaN
c -0.886898 0.053705 -1.269253
d NaN NaN NaN
e -0.344967 -0.837128 0.730831
f -1.193740 1.767796 0.888104
g NaN NaN NaN
h -0.755934 -1.331638 0.272248
使用重构索引(reindexing)，创建了一个缺少值的DataFrame。 在输出中，NaN表示不是数字的值。
检查缺失值
为了更容易地检测缺失值(以及跨越不同的数组dtype)，Pandas提供了isnull()和notnull()函数，它们也是Series和DataFrame对象的方法 –
示例1
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'e', 'f',
'h'],columns=['one', 'two', 'three'])
df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'])
print (df['one'].isnull())
执行上面示例代码，得到以下结果 –
a False
b True
c False
d True
e False
f False
g True
h False
Name: one, dtype: bool
示例2
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'e', 'f',
'h'],columns=['one', 'two', 'three'])
df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'])
print (df['one'].notnull())
执行上面示例代码，得到以下结果 –
a True
b False
c True
d False
e True
f True
g False
h True
Name: one, dtype: bool
缺少数据的计算
- 在求和数据时，
NA将被视为0 - 如果数据全部是
NA，那么结果将是NA
实例1
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'e', 'f',
'h'],columns=['one', 'two', 'three'])
df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'])
print (df['one'].sum())
执行上面示例代码，得到以下结果 –
-2.6163354325445014
示例2
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(index=[0,1,2,3,4,5],columns=['one','two'])
print (df['one'].sum())
执行上面示例代码，得到以下结果 –
nan
清理/填充缺少数据
Pandas提供了各种方法来清除缺失的值。fillna()函数可以通过几种方法用非空数据“填充”NA值，在下面的章节中将学习和使用。
用标量值替换NaN
以下程序显示如何用0替换NaN。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 3), index=['a', 'c', 'e'],columns=['one',
'two', 'three'])
df = df.reindex(['a', 'b', 'c'])
print (df)
print ("NaN replaced with '0':")
print (df.fillna(0))
执行上面示例代码，得到以下结果 –
one two three
a -0.479425 -1.711840 -1.453384
b NaN NaN NaN
c -0.733606 -0.813315 0.476788
NaN replaced with '0':
one two three
a -0.479425 -1.711840 -1.453384
b 0.000000 0.000000 0.000000
c -0.733606 -0.813315 0.476788
在这里填充零值; 当然，也可以填写任何其他的值。
填写NA前进和后退
使用重构索引章节讨论的填充概念，来填补缺失的值。
| 方法 | 动作 |
|---|---|
pad/fill | 填充方法向前 |
bfill/backfill | 填充方法向后 |
示例1
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'e', 'f',
'h'],columns=['one', 'two', 'three'])
df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'])
print (df.fillna(method='pad'))
执行上面示例代码，得到以下结果 –
one two three
a 0.614938 -0.452498 -2.113057
b 0.614938 -0.452498 -2.113057
c -0.118390 1.333962 -0.037907
d -0.118390 1.333962 -0.037907
e 0.699733 0.502142 -0.243700
f 0.544225 -0.923116 -1.123218
g 0.544225 -0.923116 -1.123218
h -0.669783 1.187865 1.112835
示例2
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'e', 'f',
'h'],columns=['one', 'two', 'three'])
df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'])
print (df.fillna(method='backfill'))
执行上面示例代码，得到以下结果 –
one two three
a 2.278454 1.550483 -2.103731
b -0.779530 0.408493 1.247796
c -0.779530 0.408493 1.247796
d 0.262713 -1.073215 0.129808
e 0.262713 -1.073215 0.129808
f -0.600729 1.310515 -0.877586
g 0.395212 0.219146 -0.175024
h 0.395212 0.219146 -0.175024
丢失缺少的值
如果只想排除缺少的值，则使用dropna函数和axis参数。 默认情况下，axis = 0，即在行上应用，这意味着如果行内的任何值是NA，那么整个行被排除。
实例1
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'e', 'f',
'h'],columns=['one', 'two', 'three'])
df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'])
print (df.dropna())
执行上面示例代码，得到以下结果 –
one two three
a -0.719623 0.028103 -1.093178
c 0.040312 1.729596 0.451805
e -1.029418 1.920933 1.289485
f 1.217967 1.368064 0.527406
h 0.667855 0.147989 -1.035978
示例2
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'e', 'f',
'h'],columns=['one', 'two', 'three'])
df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'])
print (df.dropna(axis=1))
执行上面示例代码，得到以下结果 –
Empty DataFrame
Columns: []
Index: [a, b, c, d, e, f, g, h]
替换丢失(或)通用值
很多时候，必须用一些具体的值取代一个通用的值。可以通过应用替换方法来实现这一点。
用标量值替换NA是fillna()函数的等效行为。
示例1
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'one':[10,20,30,40,50,2000],
'two':[1000,0,30,40,50,60]})
print (df.replace({1000:10,2000:60}))
执行上面示例，得到以下结果 –
one two
0 10 10
1 20 0
2 30 30
3 40 40
4 50 50
5 60 60
示例2
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'one':[10,20,30,40,50,2000],
'two':[1000,0,30,40,50,60]})
print (df.replace({1000:10,2000:60}))
执行上面示例代码，得到以下结果 –
one two
0 10 10
1 20 0
2 30 30
3 40 40
4 50 50
5 60 60
