Series第五讲 缺失值处理
本节课将讲解如何处理pandas里的缺失值
缺失值处理
Series.fillnan()Series.backfill()Series.bfill()Series.pad()Series.ffill()Series.dropnan()Series.interpolate()Series.isna()Series.isnull()Series.notna()Series.notnall()Series.replace()
详细介绍
先来创建一个Series
In [4]: s = pd.Series([1, 2, 3, None, 5, None, None, None, 9])
In [5]: s
Out[5]:
0 1.0
1 2.0
2 3.0
3 NaN
4 5.0
5 NaN
6 NaN
7 NaN
8 9.0
dtype: float64
1. Series.fillna()
Series.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None)
用特殊的method填充缺失值
常用参数介绍：
- values：calar, dict, Series, or DataFrame 【填充nan的值，不能是list】。
- method：{‘backfill’, ‘bfill’, ‘pad’, ‘ffill’, None}, default None 【填充方法，用前/后面的值进行填充】
- axis：{0 or ‘index’} 【前后或上下填充】
- limit：int, default None 【连续填充的值的数量】
In [6]: s.fillna(0)
Out[6]:
0 1.0
1 2.0
2 3.0
3 0.0
4 5.0
5 0.0
6 0.0
7 0.0
8 9.0
dtype: float64
In [7]: s.fillna(0, limit=2)
Out[7]:
0 1.0
1 2.0
2 3.0
3 0.0
4 5.0
5 0.0
6 NaN
7 NaN
8 9.0
dtype: float64
# 只对nan值进行填充
In [8]: s.fillna({0: 'A', 3: 'A'})
Out[8]:
0 1
1 2
2 3
3 A
4 5
5 NaN
6 NaN
7 NaN
8 9
dtype: object
# 用nan后面的值进行填充
In [11]: s.fillna(method='bfill')
Out[11]:
0 1.0
1 2.0
2 3.0
3 5.0
4 5.0
5 9.0
6 9.0
7 9.0
8 9.0
dtype: float64
2. Series.backfill()
Series.backfill(axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None)
等于 method='bfill' 的 fillna 方法
3. Series.bfill()
等于 method='bfill' 的 fillna 方法
4. Series.pad()
Series.pad(axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None)
等于 method='ffill' 的 fillna 方法
5. Series.ffill()
Series.ffill(axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None)
等于 method='ffill' 的 fillna 方法
6. Series.dropna()
Series.dropna(axis=0, inplace=False, how=None)
删除缺失值
In [13]: s.dropna()
Out[13]:
0 1.0
1 2.0
2 3.0
4 5.0
8 9.0
dtype: float64
7. Series.interpolate()
Series.interpolate(method='linear', axis=0, limit=None, inplace=False, limit_direction=None, limit_area=None, downcast=None, **kwargs)
进行插值，默认线性方法
In [15]: s.interpolate()
Out[15]:
0 1.0
1 2.0
2 3.0
3 4.0
4 5.0
5 6.0
6 7.0
7 8.0
8 9.0
dtype: float64
8. Series.isna()
Series.isna()
检测缺失值，缺失值为True，非缺失值为False
In [16]: s.isna()
Out[16]:
0 False
1 False
2 False
3 True
4 False
5 True
6 True
7 True
8 False
dtype: bool
9. Series.isnull()
Series.isnull()
检测缺失值，同 isna()
10. Series.notna()
Series.notna()
检测非缺失值，和 isna() 方法相反，非缺失值为True，缺失值为False
In [17]: s.notna()
Out[17]:
0 True
1 True
2 True
3 False
4 True
5 False
6 False
7 False
8 True
dtype: bool
11. Series.notnull()
Series.notnull()
同 notna()
12. Series.replace()
Series.replace(to_replace=None, value=None, inplace=False, limit=None, regex=False, method='pad')
将 to_replace 匹配到的值替换成 value 参数值
常用参数介绍：
- to_replace：str, regex, list, dict, Series, int, float, or None 【如何找到将被替换的值】。
- values：calar, dict, list, str, regex, default None
- regex：bool or same types as to_replace, default False 【是否将to_replace和或value解释为正则表达式。如果为True则to_replace必须为字符串。或者，这可以是正则表达式或正则表达式的列表，字典或数组，在这种情况下 to_replace必须为None】
- method：{‘pad’, ‘ffill’, ‘bfill’, None} 【当 to_replace 是 a scalar, list or tuple 且 value 为 None】
# 用A替换值1
In [20]: s.replace(1, 'A')
Out[20]:
0 A
1 2
2 3
3 NaN
4 5
5 NaN
6 NaN
7 NaN
8 9
dtype: object
# 值1和5用A替换
In [22]: s.replace({1: 'A', 5: 'A'})
Out[22]:
0 A
1 2
2 3
3 NaN
4 A
5 NaN
6 NaN
7 NaN
8 9
dtype: object
# 值1，2，3用A替换
In [23]: s.replace([1, 2, 3], 'A')
Out[23]:
0 A
1 A
2 A
3 NaN
4 5
5 NaN
6 NaN
7 NaN
8 9
dtype: object
# 正则
In [49]: s.apply(str).replace(r'\d', 'A', regex=True)
Out[49]:
0 A.A
1 A.A
2 A.A
3 nan
4 A.A
5 nan
6 nan
7 nan
8 A.A
dtype: object
周末也要继续 坚持 ✊ ✊ ✊！！！
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