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第三章（pandas）
Python数据处理从零开始----第三章（pandas）①删除列
Python数据处理从零开始----第三章（pandas）②处理缺失数据
第四章（可视化）
Python数据处理从零开始----第四章（可视化）⑧火山图
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在实际应用中对于数据进行分析的时候，经常能看见缺失值，下面来介绍一下如何利用pandas来处理缺失值。常见的缺失值处理方式有，过滤、填充。
缺失值的判断
pandas使用浮点值NaN(Not a Number)表示浮点数和非浮点数组中的缺失值，同时python内置None值也会被当作是缺失值。
s = Series(["a","b",np.nan,"c",None])
print(s)
'''
0 a
1 b
2 NaN
3 c
4 None
'''
#判断缺失值,如果是则返回True,否则返回False
print(s.isnull())
'''
0 False
1 False
2 True
3 False
4 True
'''
#输出缺失值的索引和值
print(s[s.isnull()])
'''
2 NaN
4 None
'''
pandas在运算中会自动忽略缺失值。
a = pd.Series([1,2,np.nan,3,None])
a.sum()
6
此外pandas一共提供了4个针对缺失数据进行操作的函数，分别是isnull(),notnull(),dropna(),fillna()。
a.isnull()
Out[9]:
0 False
1 False
2 True
3 False
4 True
dtype: bool
a.notnull()
Out[10]:
0 True
1 True
2 False
3 True
4 False
dtype: bool
a.dropna()
Out[11]:
0 1.0
1 2.0
3 3.0
dtype: float64
DataFrame的缺失值过滤
DataFrame删除缺失值相对于Series而言就要复杂一些，也许有的时候你是想删除含有缺失值的行或列，也许有时候你需要删除的是，当整行或整列全为缺失值的时候才删除，好在pandas对于这两种情况都有相对应的处理方法。
1、删除含有缺失值的行和列
df.dropna(
axis=0, # 0: 对行进行操作; 1: 对列进行操作
how='any' # 'any': 只要存在 NaN 就 drop 掉; 'all': 必须全部是 NaN 才 drop
)
a = [[1, np.nan, 2],[9,None,np.nan],[3, 4, None],[5,6,7]]
data = pd.DataFrame(a)
data
Out[19]:
0 1 2
0 1 NaN 2.0
1 9 NaN NaN
2 3 4.0 NaN
3 5 6.0 7.0
data.dropna()
Out[20]:
0 1 2
3 5 6.0 7.0
data.dropna(axis=1)
Out[21]:
0
0 1
1 9
2 3
3 5
2、删除全为缺失值的行和列
a = [[1, np.nan, 2],[np.nan,None,np.nan],[3, None, None],[5,None,7]]
data = pd.DataFrame(a)
print(data)
0 1 2
0 1.0 NaN 2.0
1 NaN NaN NaN
2 3.0 NaN NaN
3 5.0 NaN 7.0
print(data.dropna(how="all"))
0 1 2
0 1.0 NaN 2.0
2 3.0 NaN NaN
3 5.0 NaN 7.0
print(data.dropna(how="all",axis=1))
0 2
0 1.0 2.0
1 NaN NaN
2 3.0 NaN
3 5.0 7.0
3.使用thresh控制删除的行数
a = [[1, np.nan, 2],[np.nan,None,np.nan],[3, None, None],[5,None,7]]
data = pd.DataFrame(a)
data
Out[35]:
0 1 2
0 1.0 NaN 2.0
1 NaN NaN NaN
2 3.0 NaN NaN
3 5.0 NaN 7.0
data.dropna(how="all",thresh=3)
Out[36]:
Empty DataFrame
Columns: [0, 1, 2]
Index: []
data.dropna(how="all",thresh=1)
Out[37]:
0 1 2
0 1.0 NaN 2.0
2 3.0 NaN NaN
3 5.0 NaN 7.0
df.fillna(value=0)
填充缺失值
数据都是宝贵的，也许有时候你的数据不够多，因为数据越多对于模型的训练，数据分析都是有好处的，所以很多的时候我们都不想删除数据。通常情况下，也许你会选择用一些特殊值来填充缺失值。下面介绍使用pandas的fillna方法来填充缺失数据。
1、指定特殊值填充缺失值
a = [[1, 2, 2],[3,None,6],[3, 7, None],[5,None,7]]
data = DataFrame(a)
print(data)
'''
0 1 2
0 1 2.0 2.0
1 3 NaN 6.0
2 3 7.0 NaN
3 5 NaN 7.0
'''
#用0填充所有的缺失数据
print(data.fillna(0))
'''
0 1 2
0 1 2.0 2.0
1 3 0.0 6.0
2 3 7.0 0.0
3 5 0.0 7.0
'''
2、不同列使用不同的填充值
a = [[1, 2, 2],[3,None,6],[3, 7, None],[5,None,7]]
data = DataFrame(a)
print(data)
'''
0 1 2
0 1 2.0 2.0
1 3 NaN 6.0
2 3 7.0 NaN
3 5 NaN 7.0
'''
print(data.fillna({1:1,2:2}))
'''
0 1 2
0 1 2.0 2.0
1 3 1.0 6.0
2 3 7.0 2.0
3 5 1.0 7.0
'''
3、前向填充和后向填充
a = [[1, 2, 2],[3,None,6],[3, 7, None],[5,None,7]]
data = DataFrame(a)
print(data)
'''
0 1 2
0 1 2.0 2.0
1 3 NaN 6.0
2 3 7.0 NaN
3 5 NaN 7.0
'''
#前向填充，使用默认是上一行的值,设置axis=1可以使用列进行填充
print(data.fillna(method="ffill"))
'''
0 1 2
0 1 2.0 2.0
1 3 2.0 6.0
2 3 7.0 6.0
3 5 7.0 7.0
'''
#后向填充，使用下一行的值,不存在的时候就不填充
print(data.fillna(method="bfill"))
'''
0 1 2
0 1 2.0 2.0
1 3 7.0 6.0
2 3 7.0 7.0
3 5 NaN 7.0
'''
4、使用列的平均值进行填充
a = [[1, 2, 2],[3,None,6],[3, 7, None],[5,None,7]]
data = DataFrame(a)
print(data)
'''
0 1 2
0 1 2.0 2.0
1 3 NaN 6.0
2 3 7.0 NaN
3 5 NaN 7.0
'''
print(data.fillna(data.mean()))
'''
0 1 2
0 1 2.0 2.0
1 3 4.5 6.0
2 3 7.0 5.0
3 5 4.5 7.0
'''
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