Python Pandas 缺失数据
在现实生活场景中,缺失数据始终是一个问题。由于缺失值导致数据质量差,机器学习和数据挖掘等领域在模型预测的准确性方面面临严重问题。在这些领域,缺失值处理是使他们的模型更加准确和有效的主要关注点。
何时以及为何会丢失数据?
让我们考虑对产品进行在线调查。很多时候,人们不会分享与他们相关的所有信息。很少有人会分享他们的经验,但不会分享他们使用产品的时间;很少有人会分享他们使用该产品的时间、他们的经验,而不是他们的联系信息。因此,在某些情况下,总是会丢失一部分数据,这在实时情况下非常普遍。
现在让我们看看如何使用 Pandas 处理缺失值(比如 NA 或 NaN)。
# import the pandas library import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'e', 'f', 'h'],columns=['one', 'two', 'three']) df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h']) print df
输出如下:
one two three a 0.077988 0.476149 0.965836 b NaN NaN NaN c -0.390208 -0.551605 -2.301950 d NaN NaN NaN e -2.000303 -0.788201 1.510072 f -0.930230 -0.670473 1.146615 g NaN NaN NaN h 0.085100 0.532791 0.887415
使用重新索引,我们创建了一个缺失值的 DataFrame。在输出中,NaN表示不是数字。
检查缺失值
为了更容易地检测缺失值(以及跨不同的数组数据类型),Pandas 提供了isnull()和notnull()函数,它们也是 Series 和 DataFrame 对象上的方法:
示例 1
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'e', 'f', 'h'],columns=['one', 'two', 'three']) df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h']) print df['one'].isnull()
输出如下:
a False b True c False d True e False f False g True h False Name: one, dtype: bool
示例 2
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'e', 'f', 'h'],columns=['one', 'two', 'three']) df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h']) print df['one'].notnull()
输出如下:
a True b False c True d False e True f True g False h True Name: one, dtype: bool
缺失数据的计算
对数据求和时,NA 将被视为零
如果数据都是NA,那么结果就是NA
示例 1
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'e', 'f', 'h'],columns=['one', 'two', 'three']) df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h']) print df['one'].sum()
输出如下:
2.02357685917
示例 2
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(index=[0,1,2,3,4,5],columns=['one','two']) print df['one'].sum()
输出如下:
nan
清理/填充缺失数据
Pandas 提供了多种清理缺失值的方法。 fillna 函数可以通过多种方式用非空数据“填充”NA 值,我们在以下部分中进行了说明。
用标量值替换 NaN
以下程序显示了如何用“0”替换“NaN”。
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 3), index=['a', 'c', 'e'],columns=['one', 'two', 'three']) df = df.reindex(['a', 'b', 'c']) print df print ("NaN replaced with '0':") print df.fillna(0)
输出如下:
one two three a -0.576991 -0.741695 0.553172 b NaN NaN NaN c 0.744328 -1.735166 1.749580 NaN replaced with '0': one two three a -0.576991 -0.741695 0.553172 b 0.000000 0.000000 0.000000 c 0.744328 -1.735166 1.749580
在这里,我们填充零值;相反,我们也可以填充任何其他值。
向前和向后填充 NA
使用 ReIndexing 章节中讨论的填充概念,我们将填充缺失值。
序号 | 方法与行动 |
---|---|
1 | pad/fill 填充方法前进 |
2 | bfill/backfill 向后填充方法 |
示例 1
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'e', 'f', 'h'],columns=['one', 'two', 'three']) df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h']) print df.fillna(method='pad')
输出如下:
one two three a 0.077988 0.476149 0.965836 b 0.077988 0.476149 0.965836 c -0.390208 -0.551605 -2.301950 d -0.390208 -0.551605 -2.301950 e -2.000303 -0.788201 1.510072 f -0.930230 -0.670473 1.146615 g -0.930230 -0.670473 1.146615 h 0.085100 0.532791 0.887415
示例 2
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'e', 'f', 'h'],columns=['one', 'two', 'three']) df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h']) print df.fillna(method='backfill')
输出如下:
one two three a 0.077988 0.476149 0.965836 b -0.390208 -0.551605 -2.301950 c -0.390208 -0.551605 -2.301950 d -2.000303 -0.788201 1.510072 e -2.000303 -0.788201 1.510072 f -0.930230 -0.670473 1.146615 g 0.085100 0.532791 0.887415 h 0.085100 0.532791 0.887415
删除缺失值
如果你想简单地排除缺失的值,那么请使用dropna函数和axis参数。默认情况下,axis=0,即沿行,这意味着如果某行内的任何数值是NA,那么整个行都被排除。
示例 1
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'e', 'f', 'h'],columns=['one', 'two', 'three']) df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h']) print df.dropna()
输出如下:
one two three a 0.077988 0.476149 0.965836 c -0.390208 -0.551605 -2.301950 e -2.000303 -0.788201 1.510072 f -0.930230 -0.670473 1.146615 h 0.085100 0.532791 0.887415
示例 2
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'e', 'f', 'h'],columns=['one', 'two', 'three']) df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h']) print df.dropna(axis=1)
输出如下:
Empty DataFrame Columns: [ ] Index: [a, b, c, d, e, f, g, h]
替换缺失的(或)通用值
很多时候,我们必须用某个特定值替换通用值。我们可以通过应用替换方法来实现这一点。
用标量值替换 NA 是fillna()功能。
示例 1
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'one':[10,20,30,40,50,2000], 'two':[1000,0,30,40,50,60]}) print df.replace({1000:10,2000:60})
输出如下:
one two 0 10 10 1 20 0 2 30 30 3 40 40 4 50 50 5 60 60
示例 2
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'one':[10,20,30,40,50,2000], 'two':[1000,0,30,40,50,60]}) print df.replace({1000:10,2000:60})
输出如下:
one two 0 10 10 1 20 0 2 30 30 3 40 40 4 50 50 5 60 60