Pandas缺失值处理 | 轻松玩转Pandas(3)

无邪 AI派 | 禹都一只猫整理 772 views 0
# 导入相关库
import numpy as np
import pandas as pd

什么是缺失值

在了解缺失值(也叫控制)如何处理之前,首先要知道的就是什么是缺失值?直观上理解,缺失值表示的是“缺失的数据”

可以思考一个问题:是什么原因造成的缺失值呢?其实有很多原因,实际生活中可能由于有的数据不全所以导致数据缺失,也有可能由于误操作导致数据缺失,又或者人为地造成数据缺失。

  • 来看下我们的示例吧
index = pd.Index(data=["Tom", "Bob", "Mary", "James", "Andy", "Alice"], name="name")

data = {
    "age": [18, 30, np.nan, 40, np.nan, 30],
    "city": ["BeiJing", "ShangHai", "GuangZhou", "ShenZhen", np.nan, " "],
    "sex": [None, "male", "female", "male", np.nan, "unknown"],
    "birth": ["2000-02-10", "1988-10-17", None, "1978-08-08", np.nan, "1988-10-17"]
}

user_info = pd.DataFrame(data=data, index=index)

# 将出生日期转为时间戳
user_info["birth"] = pd.to_datetime(user_info.birth)
user_info
--------------------------------------------
                       age       city           sex             birth
name
Tom               18.0    BeiJing       None          2000-02-10
Bob                30.0   ShangHai     male          1988-10-17
Mary              NaN  GuangZhou  female        NaT
James            40.0   ShenZhen     male         1978-08-08
Andy              NaN     NaN           NaN          NaT
Alice               30.0                    unknown      1988-10-17

可以看到,用户 Tom 的性别为 None,用户 Mary 的年龄为 NAN,生日为 NaT。在 Pandas 的眼中,这些都属于缺失值,可以使用 isnull() 或 notnull() 方法来操作。

user_info.isnull()
------------------------
               age     city     sex     birth
name
Tom        False  False   True  False
Bob        False   False  False  False
Mary      True    False  False   True
James     False  False  False  False
Andy      True   True   True   True
Alice       False  False  False  False
  • 除了简单的可以识别出哪些是缺失值或非缺失值外,最常用的就是过滤掉一些缺失的行。比如,我想过滤掉用户年龄为空的用户,如何操作呢?
user_info[user_info.age.notnull()]
-----------------------------
             age      city               sex              birth
name
Tom    18.0      BeiJing         None       2000-02-10
Bob     30.0     ShangHai      male        1988-10-17
James  40.0     ShenZhen     male        1978-08-08
Alice    30.0                         unknown  1988-10-17

丢弃缺失值

  • 既然有缺失值了,常见的一种处理办法就是丢弃缺失值。使用 dropna方法可以丢弃缺失值。
user_info.age.dropna()
---------------------------
name
Tom      18.0
Bob      30.0
James    40.0
Alice    30.0
Name: age, dtype: float64
  1. Seriese 使用 dropna 比较简单,对于 DataFrame 来说,可以设置更多的参数。
  2. axis 参数用于控制行或列,跟其他不一样的是,axis=0 (默认)表示操作行,axis=1 表示操作列。
  3. how 参数可选的值为 any(默认) 或者 allany 表示一行/列有任意元素为空时即丢弃,all 一行/列所有值都为空时才丢弃。
  4. subset 参数表示删除时只考虑的索引或列名。
  5. thresh参数的类型为整数,它的作用是,比如 thresh=3,会在一行/列中至少有 3 个非空值时将其保留。
# 一行数据只要有一个字段存在空值即删除
user_info.dropna(axis=0, how="any")
------------------------------
              age          city            sex              birth
name
Bob        30.0     ShangHai     male          1988-10-17
James     40.0    ShenZhen     male          1978-08-08
Alice       30.0                         unknown   1988-10-17
# 一行数据所有字段都为空值才删除
user_info.dropna(axis=0, how="all")
------------------------------
                 age       city             sex              birth
name
Tom         18.0    BeiJing         None         2000-02-10
Bob          30.0   ShangHai      male          1988-10-17
Mary        NaN  GuangZhou   female        NaT
James       40.0   ShenZhen     male          1978-08-08
Alice         30.0                        unknown   1988-10-17
# 一行数据中只要 city 或 sex 存在空值即删除
user_info.dropna(axis=0, how="any", subset=["city", "sex"])
-------------------------------------
               age       city                sex               birth
name
Bob        30.0   ShangHai         male          1988-10-17
Mary      NaN  GuangZhou      female        NaT
James    40.0   ShenZhen         male          1978-08-08
Alice      30.0                            unknown   1988-10-17

填充缺失值

  1. 除了可以丢弃缺失值外,也可以填充缺失值,最常见的是使用 fillna 完成填充。
  2. fillna 这名字一看就是用来填充缺失值的。
  • 填充缺失值时,常见的一种方式是使用一个标量来填充。例如,这里我样有缺失的年龄都填充为 0。
user_info.age.fillna(0)
-------------------------
name
Tom      18.0
Bob      30.0
Mary      0.0
James    40.0
Andy      0.0
Alice    30.0
Name: age, dtype: float64

除了可以使用标量来填充之外,还可以使用前一个或后一个有效值来填充。

  • 设置参数 method='pad' method='ffill' 可以使用前一个有效值来填充。
user_info.age.fillna(method="ffill")
-------------------------
name
Tom      18.0
Bob      30.0
Mary     30.0
James    40.0
Andy     40.0
Alice    30.0
Name: age, dtype: float64
  • 设置参数 method='bfill' 或 method='backfill' 可以使用后一个有效值来填充。
user_info.age.fillna(method="backfill")
----------------------------
name
Tom      18.0
Bob      30.0
Mary     40.0
James    40.0
Andy     30.0
Alice    30.0
Name: age, dtype: float64
  • 除了通过fillna 方法来填充缺失值外,还可以通过 interpolate 方法来填充。默认情况下使用线性差值,可以是设置method 参数来改变方式。
user_info.age.interpolate()
----------------------------
name
Tom      18.0
Bob      30.0
Mary     35.0
James    40.0
Andy     35.0
Alice    30.0
Name: age, dtype: float64

替换缺失值

大家有没有想过一个问题:到底什么才是缺失值呢?你可能会奇怪说,前面不是已经说过了么,Nonenp.nanNaT这些都是缺失值。但是我也说过了,这些在 Pandas 的眼中是缺失值,有时候在我们人类的眼中,某些异常值我们也会当做缺失值来处理。

例如,在我们的存储的用户信息中,假定我们限定用户都是青年,出现了年龄为 40 的,我们就可以认为这是一个异常值。再比如,我们都知道性别分为男性(male)和女性(female),在记录用户性别的时候,对于未知的用户性别都记为了 “unknown”,很明显,我们也可以认为“unknown”是缺失值。此外,有的时候会出现空白字符串,这些也可以认为是缺失值。

  • 对于上面的这种情况,我们可以使用 replace 方法来替换缺失值。
user_info.age.replace(40, np.nan)
--------------------------
name
Tom      18.0
Bob      30.0
Mary      NaN
James     NaN
Andy      NaN
Alice    30.0
Name: age, dtype: float64

也可以指定一个映射字典。

user_info.age.replace({40: np.nan})
------------------------------
name
Tom      18.0
Bob      30.0
Mary      NaN
James     NaN
Andy      NaN
Alice    30.0
Name: age, dtype: float64
  • 对于 DataFrame,可以指定每列要替换的值。
user_info.replace({"age": 40, "birth": pd.Timestamp("1978-08-08")}, np.nan)
---------------------------
                 age       city               sex              birth
name
Tom          18.0     BeiJing         None          2000-02-10
Bob           30.0   ShangHai       male           1988-10-17
Mary         NaN  GuangZhou    female        NaT
James       NaN   ShenZhen       male           NaT
Andy        NaN        NaN          NaN            NaT
Alice        30.0                          unknown    1988-10-17
  • 类似地,我们可以将特定字符串进行替换,如:将 "unknown" 进行替换。
user_info.sex.replace("unknown", np.nan)
-------------------------------
name
Tom        None
Bob        male
Mary     female
James      male
Andy        NaN
Alice       NaN
Name: sex, dtype: object
  • 除了可以替换特定的值之外,还可以使用正则表达式来替换,如:将空白字符串替换成空值。
user_info.city.replace(r'\s+', np.nan, regex=True)
--------------------------
name
Tom        BeiJing
Bob       ShangHai
Mary     GuangZhou
James     ShenZhen
Andy           NaN
Alice          NaN
Name: city, dtype: object

使用其他对象填充

除了我们自己手动丢弃、填充已经替换缺失值之外,我们还可以使用其他对象来填充。

  • 例如有两个关于用户年龄的 Series,其中一个有缺失值,另一个没有,我们可以将没有的缺失值的 Series 中的元素传给有缺失值的。
age_new = user_info.age.copy()
age_new.fillna(20, inplace=True)
age_new
----------------------------
name
Tom      18.0
Bob      30.0
Mary     20.0
James    40.0
Andy     20.0
Alice    30.0
Name: age, dtype: float64
----------------------------
user_info.age.combine_first(age_new)
----------------------------
name
Tom      18.0
Bob      30.0
Mary     20.0
James    40.0
Andy     20.0
Alice    30.0
Name: age, dtype: float64

可以看到,用户信息中关于年龄的缺失值都使用 age_new 这个 Series 填充了。

打赏
发表评论 取消回复
表情 图片 链接 代码

分享
微信
微博
QQ