手把手教你用pandas處理缺失值
pandas對象的所有描述性統(tǒng)計信息默認情況下是排除缺失值的。
pandas對象中表現(xiàn)缺失值的方式并不完美，但是它對大部分用戶來說是有用的。對于數(shù)值型數(shù)據(jù)，pandas使用浮點值NaN（Not a Number來表示缺失值）。我們稱NaN為容易檢測到的標識值：
In :
- string_data = pd.Series(['aardvark', 'artichoke', np.nan, 'avocado'])
- string_data
Out:
- 0 aardvark
- 1 artichoke
- 2 NaN
- 3 avocado
- dtype: object
In:
- string_data.isnull()
Out:
- 0 False
- 1 False
- 2 True
- 3 False
- dtype: bool
在pandas中，我們采用了R語言中的編程慣例，將缺失值成為NA，意思是not available（不可用）。在統(tǒng)計學應用中，NA數(shù)據(jù)可以是不存在的數(shù)據(jù)或者是存在但不可觀察的數(shù)據(jù)（例如在數(shù)據(jù)收集過程中出現(xiàn)了問題）。當清洗數(shù)據(jù)用于分析時，對缺失數(shù)據(jù)本身進行分析以確定數(shù)據(jù)收集問題或數(shù)據(jù)丟失導致的數(shù)據(jù)偏差通常很重要。
Python內(nèi)建的None值在對象數(shù)組中也被當作NA處理：
In:
- string_data[0] = None
- string_data.isnull()
Out:
- 0 True
- 1 False
- 2 True
- 3 False
- dtype: bool
pandas項目持續(xù)改善處理缺失值的內(nèi)部細節(jié)，但是用戶API函數(shù)，比如pandas. isnull，抽象掉了很多令人厭煩的細節(jié)。處理缺失值的相關函數(shù)列表如下：
- dropna：根據(jù)每個標簽的值是否是缺失數(shù)據(jù)來篩選軸標簽，并根據(jù)允許丟失的數(shù)據(jù)量來確定閾值
- fillna：用某些值填充缺失的數(shù)據(jù)或使用插值方法(如“ffill”或“bfill”)。
- isnull：返回表明哪些值是缺失值的布爾值
- notnull：isnull的反作用函數(shù)
01 過濾缺失值
有多種過濾缺失值的方法。雖然你可以使用pandas.isnull和布爾值索引手動地過濾缺失值，但dropna在過濾缺失值時是非常有用的。在Series上使用dropna，它會返回Series中所有的非空數(shù)據(jù)及其索引值：
In:
- from numpy import nan as NA
- data = pd.Series([1, NA, 3.5, NA, 7])
- data.dropna()
Out:
- 0 1.0
- 2 3.5
- 4 7.0
- dtype: float64
上面的例子與下面的代碼是等價的：
In:
- data[data.notnull()]
Out:
- 0 1.0
- 2 3.5
- 4 7.0
- dtype: float64
當處理DataFrame對象時，事情會稍微更復雜一點。你可能想要刪除全部為NA或包含有NA的行或列。dropna默認情況下會刪除包含缺失值的行：
In:
- data = pd.DataFrame([[1., 6.5, 3.], [1., NA, NA]
- [NA, NA, NA], [NA, 6.5, 3.]])
- cleaned = data.dropna()
- data
Out:
- 0 1 2
- 0 1.0 6.5 3.0
- 1 1.0 NaN NaN
- 2 NaN NaN NaN
- 3 NaN 6.5 3.0
In:
- cleaned
Out:
- 0 1 2
- 1.0 6.5 3.0
傳入how='all’時，將刪除所有值均為NA的行：
In:
- data.dropna(how='all')
Out:
- 0 1 2
- 0 1.0 6.5 3.0
- 1 1.0 NaN NaN
- 3 NaN 6.5 3.0
如果要用同樣的方式去刪除列，傳入?yún)?shù)axis=1：
In:
- data[4] = NA
- data
Out:
- 0 1 2 4
- 0 1.0 6.5 3.0 NaN
- 1 1.0 NaN NaN NaN
- 2 NaN NaN NaN NaN
- 3 NaN 6.5 3.0 NaN
In:
- data.dropna(axis=1, how='all')
Out:
- 0 1 2
- 0 1.0 6.5 3.0
- 1 1.0 NaN NaN
- 2 NaN NaN NaN
- 3 NaN 6.5 3.0
過濾DataFrame的行的相關方法往往涉及時間序列數(shù)據(jù)。假設你只想保留包含一定數(shù)量的觀察值的行。你可以用thresh參數(shù)來表示：
In:
- df = pd.DataFrame(np.random.randn(7, 3))
- df.iloc[:4, 1] = NA
- df.iloc[:2, 2] = NA
- df
Out:
- 0 1 2
- 0 -0.204708 NaN NaN
- 1 -0.555730 NaN NaN
- 2 0.092908 NaN 0.769023
- 3 1.246435 NaN -1.296221
- 4 0.274992 0.228913 1.352917
- 5 0.886429 -2.001637 -0.371843
- 6 1.669025 -0.438570 -0.539741
In:
- df.dropna()
Out:
- 0 1 2
- 4 0.274992 0.228913 1.352917
- 5 0.886429 -2.001637 -0.371843
- 6 1.669025 -0.438570 -0.539741
In:
- df.dropna(thresh=2)
Out:
- 0 1 2
- 2 0.092908 NaN 0.769023
- 3 1.246435 NaN -1.296221
- 4 0.274992 0.228913 1.352917
- 5 0.886429 -2.001637 -0.371843
- 6 1.669025 -0.438570 -0.539741
02 補全缺失值
你有時可能需要以多種方式補全“漏洞”，而不是過濾缺失值（也可能丟棄其他數(shù)據(jù)）。
大多數(shù)情況下，主要使用fillna方法來補全缺失值。調用fillna時，可以使用一個常數(shù)來替代缺失值：
In:
- df.fillna(0)
Out:
- 0 1 2
- 0 -0.204708 0.000000 0.000000
- 1 -0.555730 0.000000 0.000000
- 2 0.092908 0.000000 0.769023
- 3 1.246435 0.000000 -1.296221
- 4 0.274992 0.228913 1.352917
- 5 0.886429 -2.001637 -0.371843
- 6 1.669025 -0.438570 -0.539741
在調用fillna時使用字典，你可以為不同列設定不同的填充值：
In:
- df.fillna({1: 0.5, 2: 0})
Out:
- 0 1 2
- 0 -0.204708 0.500000 0.000000
- 1 -0.555730 0.500000 0.000000
- 2 0.092908 0.500000 0.769023
- 3 1.246435 0.500000 -1.296221
- 4 0.274992 0.228913 1.352917
- 5 0.886429 -2.001637 -0.371843
- 6 1.669025 -0.438570 -0.539741
fillna返回的是一個新的對象，但你也可以修改已經(jīng)存在的對象：
In:
- _ = df.fillna(0, inplace=True)
- df
Out:
- 0 1 2
- 0 -0.204708 0.000000 0.000000
- 1 -0.555730 0.000000 0.000000
- 2 0.092908 0.000000 0.769023
- 3 1.246435 0.000000 -1.296221
- 4 0.274992 0.228913 1.352917
- 5 0.886429 -2.001637 -0.371843
- 6 1.669025 -0.438570 -0.539741
用于重建索引的相同的插值方法也可以用于fillna：
In:
- df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 3))
- df.iloc[2:, 1] = NA
- df.iloc[4:, 2] = NA
- df
Out:
- 0 1 2
- 0 0.476985 3.248944 -1.021228
- 1 -0.577087 0.124121 0.302614
- 2 0.523772 NaN 1.343810
- 3 -0.713544 NaN -2.370232
- 4 -1.860761 NaN NaN
- 5 -1.265934 NaN NaN
In:
- df.fillna(method='ffill')
Out:
- 0 1 2
- 0 0.476985 3.248944 -1.021228
- 1 -0.577087 0.124121 0.302614
- 2 0.523772 0.124121 1.343810
- 3 -0.713544 0.124121 -2.370232
- 4 -1.860761 0.124121 -2.370232
- 5 -1.265934 0.124121 -2.370232
In:
- df.fillna(method='ffill', limit=2)
Out:
- 0 1 2
- 0 0.476985 3.248944 -1.021228
- 1 -0.577087 0.124121 0.302614
- 2 0.523772 0.124121 1.343810
- 3 -0.713544 0.124121 -2.370232
- 4 -1.860761 NaN -2.370232
- 5 -1.265934 NaN -2.370232
使用fillna你可以完成很多帶有一點創(chuàng)造性的工作。例如，你可以將Series的平均值或中位數(shù)用于填充缺失值：
In:
- data = pd.Series([1., NA, 3.5, NA, 7])
- data.fillna(data.mean())
Out:
- 0 1.000000
- 1 3.833333
- 2 3.500000
- 3 3.833333
- 4 7.000000
- dtype: float64
以下是fillna的函數(shù)參數(shù)。
- value：標量值或字典型對象用于填充缺失值
- method：插值方法，如果沒有其他參數(shù)，默認是'ffill'
- axis：需要填充的軸，默認axis=0
- inplace：修改被調用的對象，而不是生成一個備份
- limit：用于前向或后向填充時最大的填充范圍
關于作者：韋斯·麥金尼（Wes McKinney）是流行的Python開源數(shù)據(jù)分析庫pandas的創(chuàng)始人。他是一名活躍的演講者，也是Python數(shù)據(jù)社區(qū)和Apache軟件基金會的Python/C++開源開發(fā)者。目前他在紐約從事軟件架構師工作。
本文摘編自《利用Python進行數(shù)據(jù)分析》（原書第2版），經(jīng)出版方授權發(fā)布。
