pandas中NaN缺失值的处理方法

时间:2022-10-03 11:09:46

本文主要介绍了pandas中NaN缺失值的处理方法,主要有两种方法,具体如下:

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import pandas as pd

缺失值处理

两种方法:

  • 删除含有缺失值的样本
  • 替换/插补

处理缺失值为NaN

先判断数据中是否存在NaN,通过下面两个方法中任意一个

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pd.isnull(dataframe)
# dataframe为数据
如果数据中存在NaN返回True,如果没有就返回False
 
pd.notnull(dataframe)
该方法与isnull相反
 
any()  和 all()
"""
pd.isnull(dataframe).any()
判断哪一个字段中存在缺失值没有就返回False
 
pd.notnull(dataframe).all()
判断哪一个字段中存在缺失值没有就返回True
"""

使用numpy也可以进行判断

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import numpy as np
 
np.any(pd.isnull(dataframe)) # 如果返回True,说明数据中存在缺失值
 
np.all(pd.notnull(dataframe)) # 如果返回False, 说明数据中存在缺失值

然后进行数据处理

方式一: 删除空值行

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dataframe.dropna(inplace=False)
 
"""
dropna() 是删除空值数据的方法, 默认将只要含有NaN的整行数据删除,
如果想要删除整行都是空值的数据需要添加how='all'参数
 
默认是删除整行, 如果对列做删除操作, 需要添加axis参数,
axis=1表示删除列, axis=0表示删除行
 
inplace: 是否在当前的dataframe中执行此操作,
True表示在原来的基础上修改,
False表示返回一个新的值, 不修改原有数据
"""

方式二: 替换/插补

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dataframe.fillna('替换的值value',inplace=False)
'''
把替换NaN的值传入到fillna()中
'''

缺失值NaN有默认标记的值

比如有的空值不是NaN, 有的是一个'?'

先替换
使用numpy把"?"替换为NaN

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import numpy as np
 
# 替换
dataframe.replace(to_replace="?", value=np.nan)

把其他的缺失值换为NaN后, 然后就按照缺失值为NaN的方式就行操作

删除数据

如果只是单独的删除数据可以使用drop()方法

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DataFrame.drop(labels=None,axis=0, index=None, columns=None, inplace=False)
 
'''
代码解释:
labels : 就是要删除的行列的名字,用列表指定
index : 直接指定要删除的行
columns : 直接指定要删除的列
inplace=False : 表示返回一个新的值, 不修改原有数据
inplace=True : 表示在原来的基础上修改
'''

例:

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import pandas as pd
df = pd.read_csv('/text.xlsx')
# 删除第0行和第1行
df.drop(labels=[0,1],axis=0)
 
# 删除列名为 age 的列
df.drop(axis=1,columns=age)

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原文链接:https://blog.csdn.net/lxb_wyf/article/details/109539124