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Python Pandas中缺失值NaN的判断,删除及替换

 更新时间：2022年01月06日 15:51:07   作者：酒酿小圆子～  
缺失值是指数据集中的某些观察存在遗漏的指标值,缺失值的存在同样会影响到数据剖析和挖掘的效果,下面这篇文章主要给大家介绍了关于Python Pandas中缺失值NaN的判断,删除及替换的相关资料,需要的朋友可以参考下

前言

当使用pandas读取csv文件时，如果元素为空，则将其视为缺失值NaN（Not a Number, 非数字）。

使用dropna（）方法删除缺失值，使用fillna（）方法用其他值替换（填充）缺失值。

如果要提取包含缺失值的行或列，使用isnull（）方法确定元素是否缺失。

1. 检查缺失值NaN

例如，读取并使用包含带read_csv的空格的csv文件。

import pandas as pd
import numpy as np
import math

df = pd.read_csv('./data/05/sample_pandas_normal_nan.csv')
print(df)
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 1      NaN   NaN   NaN    NaN    NaN
# 2  Charlie   NaN    CA    NaN    NaN
# 3     Dave  68.0    TX   70.0    NaN
# 4    Ellen   NaN    CA   88.0    NaN
# 5    Frank  30.0   NaN    NaN    NaN

使用pandas.isnull() 检查所有缺失的值:

print(df.isnull())
# 或者 
print(pd.isnull(df))
#     name    age  state  point  other
# 0  False  False  False   True   True
# 1   True   True   True   True   True
# 2  False   True  False   True   True
# 3  False  False  False  False   True
# 4  False   True  False  False   True
# 5  False  False   True   True   True

检查 ‘name’ 列缺失的值:

print(df['name'].isnull())
# 0    False
# 1     True
# 2    False
# 3    False
# 4    False
# 5    False
Name: name, dtype: bool

也可以使用numpy.isnan() 和math.isnan() （但是需要分别导入NumPy和math）:

print(pd.isnull(df.at[0, 'point']))
print(np.isnan(df.at[0, 'point']))
print(math.isnan(df.at[0, 'point']))
# True
# True
# True

2. Pandas中NaN的类型

在Pandas中，将None，np.nan，math.nan和pd.np.nan视为缺失值NaN

s_nan = pd.Series([None, np.nan, math.nan, pd.np.nan])
print(s_nan)
# 0   NaN
# 1   NaN
# 2   NaN
# 3   NaN
# dtype: float64

print(s_nan[0])
print(type(s_nan[0]))
# nan
# <class 'numpy.float64'>

print(s_nan.isnull())
# 0    True
# 1    True
# 2    True
# 3    True
# dtype: bool

3. NaN的删除 dropna()

使用dropna（）方法删除缺失值。

默认情况下，将返回新对象，并且不会更改原始对象，但是参数inplace = True会更改原始对象本身。

print(df)
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 1      NaN   NaN   NaN    NaN    NaN
# 2  Charlie   NaN    CA    NaN    NaN
# 3     Dave  68.0    TX   70.0    NaN
# 4    Ellen   NaN    CA   88.0    NaN
# 5    Frank  30.0   NaN    NaN    NaN

3.1 删除所有值均缺失的行/列

如果指定了参数how =‘all’，则将删除所有缺少值的行。

print(df.dropna(how='all'))
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 2  Charlie   NaN    CA    NaN    NaN
# 3     Dave  68.0    TX   70.0    NaN
# 4    Ellen   NaN    CA   88.0    NaN
# 5    Frank  30.0   NaN    NaN    NaN

如果设置axis = 1，则将删除所有缺少值的列。

print(df.dropna(how='all', axis=1))
#       name   age state  point
# 0    Alice  24.0    NY    NaN
# 1      NaN   NaN   NaN    NaN
# 2  Charlie   NaN    CA    NaN
# 3     Dave  68.0    TX   70.0
# 4    Ellen   NaN    CA   88.0
# 5    Frank  30.0   NaN    NaN

删除所有缺少值的行和列的数据:

df2 = df.dropna(how='all').dropna(how='all', axis=1)
print(df2)
#       name   age state  point
# 0    Alice  24.0    NY    NaN
# 2  Charlie   NaN    CA    NaN
# 3     Dave  68.0    TX   70.0
# 4    Ellen   NaN    CA   88.0
# 5    Frank  30.0   NaN    NaN

3.2 删除至少包含一个缺失值的行/列

基于上面删除所有缺少值的行和列的数据df2 :

print(df2)
#       name   age state  point
# 0    Alice  24.0    NY    NaN
# 2  Charlie   NaN    CA    NaN
# 3     Dave  68.0    TX   70.0
# 4    Ellen   NaN    CA   88.0
# 5    Frank  30.0   NaN    NaN

如果指定了参数how =‘any’，则将删除至少包含一个缺失值的行。默认值为how =‘any’。

print(df2.dropna(how='any'))
#    name   age state  point
# 3  Dave  68.0    TX   70.0

print(df2.dropna())
#    name   age state  point
# 3  Dave  68.0    TX   70.0

如果设置axis = 1，则将删除包含至少一个缺失值的列将被删除。

print(df2.dropna(how='any', axis=1))
#       name
# 0    Alice
# 2  Charlie
# 3     Dave
# 4    Ellen
# 5    Frank

3.3 根据不缺少值的元素数量删除行/列

通过在参数thresh中指定数字，可以根据不缺少值的元素数量删除行和列。

例如，如果thresh = 3，则保留包含三个或更多个不丢失值的元素的行，并删除其他行（包含两个或更多个不丢失值的元素的行）。

print(df.dropna(thresh=3))
#     name   age state  point  other
# 0  Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 3   Dave  68.0    TX   70.0    NaN
# 4  Ellen   NaN    CA   88.0    NaN

如果axis= 1，则应用于列。

print(df.dropna(thresh=3, axis=1))
#       name   age state
# 0    Alice  24.0    NY
# 1      NaN   NaN   NaN
# 2  Charlie   NaN    CA
# 3     Dave  68.0    TX
# 4    Ellen   NaN    CA
# 5    Frank  30.0   NaN

3.4 删除特定行/列中缺少值的列/行

如果要基于特定的行/列删除，请在列表的参数子集中指定要定位的行/列标签。由于它必须是列表，因此请至少指定一个目标，例如subset = [‘name’]。 默认情况下，子集指定的列中缺少值的行将被删除。

print(df.dropna(subset=['age']))
#     name   age state  point  other
# 0  Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 3   Dave  68.0    TX   70.0    NaN
# 5  Frank  30.0   NaN    NaN    NaN

如果指定了多列，则默认为删除所有缺少指定值的行。

print(df.dropna(subset=['age', 'state']))
#     name   age state  point  other
# 0  Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 3   Dave  68.0    TX   70.0    NaN

如果参数how =‘all’，则仅删除所有指定列均缺少值的行。

print(df.dropna(subset=['age', 'state'], how='all'))
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 2  Charlie   NaN    CA    NaN    NaN
# 3     Dave  68.0    TX   70.0    NaN
# 4    Ellen   NaN    CA   88.0    NaN
# 5    Frank  30.0   NaN    NaN    NaN

4. 缺失值NaN的替换(填充) fillna()

可以使用fillna（）方法将缺失值替换为任意值。

默认情况下，将返回新对象，并且不会更改原始对象，但是参数inplace = True会更改原始对象本身。

print(df)
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 1      NaN   NaN   NaN    NaN    NaN
# 2  Charlie   NaN    CA    NaN    NaN
# 3     Dave  68.0    TX   70.0    NaN
# 4    Ellen   NaN    CA   88.0    NaN
# 5    Frank  30.0   NaN    NaN    NaN

4.1 用通用值统一替换

如果指定要用参数替换的值，则所有缺少的值NaN都将替换为该值。

print(df.fillna(0))
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY    0.0    0.0
# 1        0   0.0     0    0.0    0.0
# 2  Charlie   0.0    CA    0.0    0.0
# 3     Dave  68.0    TX   70.0    0.0
# 4    Ellen   0.0    CA   88.0    0.0
# 5    Frank  30.0     0    0.0    0.0

4.2 为每列替换不同的值

将字典指定为参数时，每列将替换一个不同的值。字典键是列标签（列名），而值是要替换的值。未指定的列仍缺少值NaN。

print(df.fillna({'name': 'XXX', 'age': 20, 'point': 0}))
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY    0.0    NaN
# 1      XXX  20.0   NaN    0.0    NaN
# 2  Charlie  20.0    CA    0.0    NaN
# 3     Dave  68.0    TX   70.0    NaN
# 4    Ellen  20.0    CA   88.0    NaN
# 5    Frank  30.0   NaN    0.0    NaN

不仅可以指定字典，还可以指定pandas.Series。具有与pandas.Series中的标签匹配的列标签（列名）的列中缺少的值将替换为pandas.Series值。与pandas.Series标签不对应的列仍然缺少值。

s_for_fill = pd.Series(['ZZZ', 100], index=['name', 'age'])
print(s_for_fill)
# name    ZZZ
# age     100
# dtype: object

print(df.fillna(s_for_fill))
#       name    age state  point  other
# 0    Alice   24.0    NY    NaN    NaN
# 1      ZZZ  100.0   NaN    NaN    NaN
# 2  Charlie  100.0    CA    NaN    NaN
# 3     Dave   68.0    TX   70.0    NaN
# 4    Ellen  100.0    CA   88.0    NaN
# 5    Frank   30.0   NaN    NaN    NaN

4.3 用每列的平均值，中位数，众数等替换

可以使用mean（）方法计算每列的平均值。结果是pandas.Series。缺失值将被排除并计算。

print(df.mean())
# age      40.666667
# point    79.000000
# other          NaN
# dtype: float64

如果将此pandas.Series指定为fillna（）的参数，则如上所述，将相应列中的缺失值替换为平均值。

print(df.fillna(df.mean()))
#       name        age state  point  other
# 0    Alice  24.000000    NY   79.0    NaN
# 1      NaN  40.666667   NaN   79.0    NaN
# 2  Charlie  40.666667    CA   79.0    NaN
# 3     Dave  68.000000    TX   70.0    NaN
# 4    Ellen  40.666667    CA   88.0    NaN
# 5    Frank  30.000000   NaN   79.0    NaN

同样，如果要替换中位数，请使用中位数（）方法。在偶数的情况下，两个中心值的平均值是中值。

print(df.fillna(df.median()))
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY   79.0    NaN
# 1      NaN  30.0   NaN   79.0    NaN
# 2  Charlie  30.0    CA   79.0    NaN
# 3     Dave  68.0    TX   70.0    NaN
# 4    Ellen  30.0    CA   88.0    NaN
# 5    Frank  30.0   NaN   79.0    NaN

4.4 替换为上一个或下一个值

通过使用method参数，可以替换之前和之后的值，而不是指定的值。 如果method =‘ffill’，它将被以前的值替换；如果method =‘bfill’，将被后面的值替换。对于时间序列数据很有用。

print(df.fillna(method='ffill'))
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 1    Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 2  Charlie  24.0    CA    NaN    NaN
# 3     Dave  68.0    TX   70.0    NaN
# 4    Ellen  68.0    CA   88.0    NaN
# 5    Frank  30.0    CA   88.0    NaN

print(df.fillna(method='bfill'))
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY   70.0    NaN
# 1  Charlie  68.0    CA   70.0    NaN
# 2  Charlie  68.0    CA   70.0    NaN
# 3     Dave  68.0    TX   70.0    NaN
# 4    Ellen  30.0    CA   88.0    NaN
# 5    Frank  30.0   NaN    NaN    NaN

使用参数limit，可以指定连续替换的最大数量。

print(df.fillna(method='bfill', limit=1))
#       name   age state  point  other
# 0    Alice  24.0    NY    NaN    NaN
# 1  Charlie   NaN    CA    NaN    NaN
# 2  Charlie  68.0    CA   70.0    NaN
# 3     Dave  68.0    TX   70.0    NaN
# 4    Ellen  30.0    CA   88.0    NaN
# 5    Frank  30.0   NaN    NaN    NaN

参考博客:

Pandas删除，替换并提取其中的缺失值NaN(dropna,fillna,isnull): https://www.jb51.net/article/233846.htm

总结

到此这篇关于Python Pandas中缺失值NaN的判断,删除及替换的文章就介绍到这了,更多相关Pandas缺失值NaN判断删除及替换内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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