Python Pandas对缺失值的处理方法

更新时间：2020-08-01 14:18:01 作者：startmvc

Pandas使用这些函数处理缺失值：isnull和notnull：检测是否是空值，可用于df和seriesdropna：丢弃

Pandas使用这些函数处理缺失值：

isnull和notnull：检测是否是空值，可用于df和series
dropna：丢弃、删除缺失值
- axis : 删除行还是列，{0 or ‘index', 1 or ‘columns'}, default 0
- how : 如果等于any则任何值为空都删除，如果等于all则所有值都为空才删除
- inplace : 如果为True则修改当前df，否则返回新的df
fillna：填充空值
- value：用于填充的值，可以是单个值，或者字典（key是列名，value是值）
- method : 等于ffill使用前一个不为空的值填充forword fill；等于bfill使用后一个不为空的值填充backword fill
- axis : 按行还是列填充，{0 or ‘index', 1 or ‘columns'}
- inplace : 如果为True则修改当前df，否则返回新的df


import pandas as pd

实例：特殊Excel的读取、清洗、处理

步骤1：读取excel的时候，忽略前几个空行


studf = pd.read_excel("./datas/student_excel/student_excel.xlsx", skiprows=2)


studf

	Unnamed: 0	姓名	科目	分数
0	NaN	小明	语文	85.0
1	NaN	NaN	数学	80.0
2	NaN	NaN	英语	90.0
3	NaN	NaN	NaN	NaN
4	NaN	小王	语文	85.0
5	NaN	NaN	数学	NaN
6	NaN	NaN	英语	90.0
7	NaN	NaN	NaN	NaN
8	NaN	小刚	语文	85.0
9	NaN	NaN	数学	80.0
10	NaN	NaN	英语	90.0

步骤2：检测空值


studf.isnull()

	Unnamed: 0	姓名	科目	分数
0	True	False	False	False
1	True	True	False	False
2	True	True	False	False
3	True	True	True	True
4	True	False	False	False
5	True	True	False	True
6	True	True	False	False
7	True	True	True	True
8	True	False	False	False
9	True	True	False	False
10	True	True	False	False


studf["分数"].isnull()


0 False
1 False
2 False
3 True
4 False
5 True
6 False
7 True
8 False
9 False
10 False
Name: 分数, dtype: bool


studf["分数"].notnull()


0 True
1 True
2 True
3 False
4 True
5 False
6 True
7 False
8 True
9 True
10 True
Name: 分数, dtype: bool


# 筛选没有空分数的所有行
studf.loc[studf["分数"].notnull(), :]

	Unnamed: 0	姓名	科目	分数
0	NaN	小明	语文	85.0
1	NaN	NaN	数学	80.0
2	NaN	NaN	英语	90.0
4	NaN	小王	语文	85.0
6	NaN	NaN	英语	90.0
8	NaN	小刚	语文	85.0
9	NaN	NaN	数学	80.0
10	NaN	NaN	英语	90.0

步骤3：删除掉全是空值的列


studf.dropna(axis="columns", how='all', inplace=True)


studf

步骤4：删除掉全是空值的行


studf.dropna(axis="index", how='all', inplace=True)


studf

步骤5：将分数列为空的填充为0分


studf.fillna({"分数":0})


# 等同于
studf.loc[:, '分数'] = studf['分数'].fillna(0)


studf

步骤6：将姓名的缺失值填充

使用前面的有效值填充，用ffill：forward fill


studf.loc[:, '姓名'] = studf['姓名'].fillna(method="ffill")


studf

步骤7：将清洗好的excel保存


studf.to_excel("./datas/student_excel/student_excel_clean.xlsx", index=False)

总结

以上就是我在处理客户端真实IP的方法，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对脚本之家的支持。

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