Python Pandas - 缺失数据

---

缺失数据始终是现实生活场景中的一个问题。由于缺失值导致数据质量差，机器学习和数据挖掘等领域在模型预测的准确性方面面临严重问题。在这些领域，缺失值处理是使模型更加准确和有效的主要关注点。

数据何时以及为何丢失？

让我们考虑一项产品的在线调查。很多时候，人们不会分享与他们相关的所有信息。很少有人分享他们的经验，但很少有人分享他们使用该产品的时间；很少有人分享他们使用该产品的时间、体验，但不分享他们的联系信息。因此，以某种方式，一部分数据总是丢失，这在实时情况下很常见。

现在让我们看看如何使用 Pandas 处理缺失值（例如 NA 或 NaN）。

# import the pandas library
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

其输出如下 -

         one        two      three
a   0.077988   0.476149   0.965836
b        NaN        NaN        NaN
c  -0.390208  -0.551605  -2.301950
d        NaN        NaN        NaN
e  -2.000303  -0.788201   1.510072
f  -0.930230  -0.670473   1.146615
g        NaN        NaN        NaN
h   0.085100   0.532791   0.887415

使用重新索引，我们创建了一个包含缺失值的 DataFrame。在输出中，NaN表示不是数字。

检查缺失值

为了更轻松地检测缺失值（并且跨不同的数组数据类型），Pandas 提供了isnull()和notnull()函数，它们也是 Series 和 DataFrame 对象上的方法 -

实施例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()

其输出如下 -

a  False
b  True
c  False
d  True
e  False
f  False
g  True
h  False
Name: one, dtype: bool

实施例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()

其输出如下 -

a  True
b  False
c  True
d  False
e  True
f  True
g  False
h  True
Name: one, dtype: bool

缺失数据的计算

• 对数据求和时，NA 将被视为零
• 如果数据全部为 NA，则结果将为 NA

实施例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()

其输出如下 -

2.02357685917

实施例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()

其输出如下 -

nan

清理/填充缺失数据

Pandas 提供了各种清理缺失值的方法。fillna 函数可以通过多种方式用非空数据“填充”NA 值，我们将在以下各节中对此进行说明。

用标量值替换 NaN

以下程序显示如何将“NaN”替换为“0”。

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)

其输出如下 -

         one        two     three
a  -0.576991  -0.741695  0.553172
b        NaN        NaN       NaN
c   0.744328  -1.735166  1.749580

NaN replaced with '0':
         one        two     three
a  -0.576991  -0.741695  0.553172
b   0.000000   0.000000  0.000000
c   0.744328  -1.735166  1.749580

在这里，我们用零填充；相反，我们也可以填充任何其他值。

向前和向后填充 NA

使用重新索引章节中讨论的填充概念，我们将填充缺失值。

实施例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')

其输出如下 -

         one        two      three
a   0.077988   0.476149   0.965836
b   0.077988   0.476149   0.965836
c  -0.390208  -0.551605  -2.301950
d  -0.390208  -0.551605  -2.301950
e  -2.000303  -0.788201   1.510072
f  -0.930230  -0.670473   1.146615
g  -0.930230  -0.670473   1.146615
h   0.085100   0.532791   0.887415

实施例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')

其输出如下 -

         one        two      three
a   0.077988   0.476149   0.965836
b  -0.390208  -0.551605  -2.301950
c  -0.390208  -0.551605  -2.301950
d  -2.000303  -0.788201   1.510072
e  -2.000303  -0.788201   1.510072
f  -0.930230  -0.670473   1.146615
g   0.085100   0.532791   0.887415
h   0.085100   0.532791   0.887415

删除缺失值

如果您想简单地排除缺失值，请使用dropna函数和axis参数。默认情况下，axis=0，即沿行，这意味着如果行内的任何值为 NA，则排除整行。

实施例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()

其输出如下 -

         one        two      three
a   0.077988   0.476149   0.965836
c  -0.390208  -0.551605  -2.301950
e  -2.000303  -0.788201   1.510072
f  -0.930230  -0.670473   1.146615
h   0.085100   0.532791   0.887415

实施例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)

其输出如下 -

Empty DataFrame
Columns: [ ]
Index: [a, b, c, d, e, f, g, h]

替换缺失（或）的通用值

很多时候，我们必须用一些特定值替换通用值。我们可以通过应用替换方法来实现这一点。

用标量值替换 NA 与fillna()函数的Behave等效。

实施例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})

其输出如下 -

   one  two
0   10   10
1   20    0
2   30   30
3   40   40
4   50   50
5   60   60

实施例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})

其输出如下 -

   one  two
0   10   10
1   20    0
2   30   30
3   40   40
4   50   50
5   60   60