
Python中的缺失值及其處理
缺失值處理用到的主要工具為 Numpy 庫和 Pandas庫中的有關(guān)函數(shù),要導(dǎo)入 Numpy 和 Pandas:
>>>import numpy as np
>>>import pandas as pd
在 Python 中,特殊的常量 None 通常被理解為缺失值的一種,我們構(gòu)建了一個(gè)包含有 None 的 Numpy 數(shù)組 vals1:
>>>vals1 = np.array([1, None, 3, 4])
>>>vals1
array([1, None, 3, 4], dtype=object)
>>>for dtype in ['object', 'int']:
print("dtype =", dtype)
%timeit np.arange(1E6, dtype=dtype).sum()
print()for dtype in ['object', 'int']:
print("dtype =", dtype)
%timeit np.arange(1E6, dtype=dtype).sum()
print()
dtype = object10 loops, best of 3: 78.2 ms per loopdtype = int100 loops, best of 3: 3.06 ms per loop
>>>vals1.sum()
可以看到,當(dāng)我們的數(shù)組中存在缺失值 None 時(shí),我們無法完成簡單的求和運(yùn)算,并且會出現(xiàn)程序報(bào)錯(cuò)。
運(yùn)用 Numpy 庫,我們可以用另一種方式生成缺失值,即使用 np.nan:
>>>vals2 = np.array([1, np.nan, 3, 4])
>>>vals2.dtype
dtype('float64')
>>>1 + np.nan
nan
>>>0 * np.nan
nan
可以發(fā)現(xiàn),np.nan 雖然也不能參與簡單的計(jì)算,但不會出現(xiàn)程序報(bào)錯(cuò)的情況,我們得到的結(jié)果將為 nan。
同時(shí),Numpy 庫還專門為我們準(zhǔn)備了用于處理 nan 值的特殊函數(shù) nansum、nanmin 以及 nanmax 等:
>>>vals2.sum(), vals2.min(), vals2.max()
(nan, nan, nan)
>>>np.nansum(vals2), np.nanmin(vals2), np.nanmax(vals2)
(8.0, 1.0, 4.0)
在 Pandas 序列中,不論我們生成的缺失值是 None 還是 nan,都會被轉(zhuǎn)化為 NaN 的形式:
>>>pd.Series([1, np.nan, 2, None])
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