pandas 缺失值与空值处理的实现方法

1.相关函数df.dropna()df.fillna()df.isnull()df.isna()2.相关概念空值：在pandas中的空值是""缺失值：在

1.相关函数

• df.dropna()
• df.fillna()
• df.isnull()
• df.isna()

2.相关概念

空值：在pandas中的空值是""

缺失值：在dataframe中为nan或者naT（缺失时间），在series中为none或者nan即可

3.函数具体解释

DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)

函数作用：删除含有空值的行或列

axis:维度，axis=0表示index行,axis=1表示columns列，默认为0

how:"all"表示这一行或列中的元素全部缺失（为nan）才删除这一行或列，"any"表示这一行或列中只要有元素缺失，就删除这一行或列

thresh:一行或一列中至少出现了thresh个才删除。

subset：在某些列的子集中选择出现了缺失值的列删除，不在子集中的含有缺失值得列或行不会删除（有axis决定是行还是列）

inplace：刷选过缺失值得新数据是存为副本还是直接在原数据上进行修改。

例子：

df = pd.DataFrame({"name": ['Alfred', 'Batman', 'Catwoman'],
 "toy": [np.nan, 'Batmobile', 'Bullwhip'],
 "born": [pd.NaT, pd.Timestamp("1940-04-25"),pd.NaT]})
 
print df

默认参数：删除行，只要有空值就会删除，不替换。

print df.dropna()
print df

print "delete colums"
print df.dropna(axis=1) #delete col

print "所有值全为缺失值才删除"
print df.dropna(how='all')

print "至少出现过两个缺失值才删除"
print df.dropna(thresh=2)

print "删除这个subset中的含有缺失值的行或列"
print df.dropna(subset=['name', 'born'])

DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs)

函数作用：填充缺失值

value:需要用什么值去填充缺失值

axis:确定填充维度，从行开始或是从列开始

method：ffill:用缺失值前面的一个值代替缺失值，如果axis =1，那么就是横向的前面的值替换后面的缺失值，如果axis=0，那么则是上面的值替换下面的缺失值。backfill/bfill，缺失值后面的一个值代替前面的缺失值。注意这个参数不能与value同时出现

limit:确定填充的个数，如果limit=2，则只填充两个缺失值。

示例：

df = pd.DataFrame([[np.nan, 2, np.nan, 0],
 [3, 4, np.nan, 1],
 [np.nan, np.nan, np.nan, 5],
 [np.nan, 3, np.nan, 4]],
 columns=list('ABCD'))
 
print df
 
print "横向用缺失值前面的值替换缺失值"
print df.fillna(axis=1,method='ffill')
 
print "纵向用缺失值上面的值替换缺失值"
print df.fillna(axis=0,method='ffill')

print df.fillna(0)

不同的列用不同的值填充：

对每列出现的替换值有次数限制，此处限制为一次

DataFrame.isna()

判断是不是缺失值：

isnull同上。

替换空值：

df = pd.DataFrame([[np.nan, 2, np.nan, 0],
 [3, 4, "", 1],
 [np.nan, np.nan, np.nan, 5],
 [np.nan, 3, "", 4]],
 columns=list('ABCD'))
 
print df

如上，缺失值是NAN，空值是没有显示。

替换空值代码：需要把含有空值的那一列提出来单独处理，然后在放进去就好。

clean_z = df['C'].fillna(0)
clean_z[clean_z==''] = 'hello'
df['C'] = clean_z
print df

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