
我們都知道pandas 是一款功能強(qiáng)大的python庫,基于Numpy,支持高性能的矩陣運(yùn)算,通常在數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域應(yīng)用較多,但是pandas 數(shù)據(jù)清洗功能也不能忽視,今天小編就為大家分享pandas是如何檢測和處理缺失數(shù)據(jù)的。
一、缺失值是什么?
缺失值是指粗糙數(shù)據(jù)中由于缺少信息而造成的數(shù)據(jù)的聚類、分組、刪失或截?cái)?。它指的是現(xiàn)有數(shù)據(jù)集中某個(gè)或某些屬性的值是不完全的。通常按照數(shù)據(jù)缺失機(jī)制,可分為以下幾種:
1.可忽略的缺失
(1)完全隨機(jī)缺失 MCAR全稱:missing completely at random,顧名思義,指的是數(shù)據(jù)的缺失是隨機(jī)的,與已觀察到的和未觀察到的數(shù)據(jù)無關(guān)
(2)隨機(jī)缺失MAR,全稱:missing at random,該類數(shù)據(jù)的缺失依賴于其他完全變量
2.不可忽略的缺失NIM(全稱:non-ignorable missing ) 或者非隨機(jī)缺失,這種數(shù)據(jù)的缺失既依賴于完全變量又依賴于不完全變量本身
二、判斷是否有缺失值
1.創(chuàng)建數(shù)據(jù)
import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.DataFrame({'a': [1. 2. 4. np.nan,7. 9], 'b': ['a', 'b', np.nan, np.nan, 'd', 'e'], 'c': [np.nan, 0. 4. np.nan, np.nan, 5], 'd': [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan]})
a b c d
0 1.0 a NaN NaN
1 2.0 b 0.0 NaN
2 4.0 NaN 4.0 NaN
3 NaN NaN NaN NaN
4 7.0 d NaN NaN
5 9.0 e 5.0 NaN
2.判斷是否有缺失值及統(tǒng)計(jì)
print(data.isnull().any())
a True
b True
c True
d True
print(data.isnull().sum()) #t統(tǒng)計(jì)每一列的缺失值個(gè)數(shù)
a 1
b 2
c 3
d 6
1.刪除;
pandas缺失值處理最原始的方法,pandas刪除缺失值,通常通過dropna的方法,使用dropna的前提是,缺失值的類型必須是np.nan
刪除缺失值為np.nan的所在行
movie.dropna()
參數(shù)說明:
axis 參數(shù)用于控制行或列,跟其他不一樣的是,axis=0 (默認(rèn))表示操作行,axis=1 表示操作列。
how 參數(shù)可選的值為 any(默認(rèn)) 或者 all。any 表示一行/列有任意元素為空時(shí)即丟棄,all 一行/列所有值都為空時(shí)才丟棄。
subset 參數(shù)表示刪除時(shí)只考慮的索引或列名。
thresh參數(shù)的類型為整數(shù),它的作用是,比如 thresh=3.會在一行/列中至少有 3 個(gè)非空值時(shí)將其保留。
2.填充。
最常見的是使用 fillna 完成填充。
data.fillna(0)
除了可以使用標(biāo)量來填充之外,還可以使用前一個(gè)或后一個(gè)有效值來填充。
設(shè)置參數(shù) method=‘pad’ 或 method=‘ffill’ 可以使用前一個(gè)有效值來填充。
設(shè)置參數(shù) method=‘bfill’ 或 method=‘backfill’ 可以使用后一個(gè)有效值來填充。
3.替換。
有時(shí)候,某些異常值也會被當(dāng)做缺失值來處理,可以使用 replace 方法來替換缺失值。
比如: user_info.replace({“age”: 40. “birth”: pd.Timestamp(“1978-08-08”)}, np.nan) #將年齡40替換 日期為1978-08-08也替換
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