Python Pandas缺失值处理
在一些数据分析业务中，数据缺失是我们经常遇见的问题，缺失值会导致数据质量的下降，从而影响模型预测的准确性，这对于机器学习和数据挖掘影响尤为严重。因此妥善的处理缺失值能够使模型预测更为准确和有效。
为什么会存在缺失值？
前面章节的示例中，我们遇到过很多 NaN 值，关于缺失值您可能会有很多疑问，数据为什么会丢失数据呢，又是从什么时候丢失的呢？通过下面场景，您会得到答案。
其实在很多时候，人们往往不愿意过多透露自己的信息。假如您正在对用户的产品体验做调查，在这个过程中您会发现，一些用户很乐意分享自己使用产品的体验，但他是不愿意透露自己的姓名和联系方式；还有一些用户愿意分享他们使用产品的全部经过，包括自己的姓名和联系方式。因此，总有一些数据会因为某些不可抗力的因素丢失，这种情况在现实生活中会经常遇到。
什么是稀疏数据？
稀疏数据，指的是在数据库或者数据集中存在大量缺失数据或者空值，我们把这样的数据集称为稀疏数据集。稀疏数据不是无效数据，只不过是信息不全而已，只要通过适当的方法就可以“变废为宝”。
稀疏数据的来源与产生原因有很多种，大致归为以下几种：
- 由于调查不当产生的稀疏数据；
- 由于天然限制产生的稀疏数据；
- 文本挖掘中产生的稀疏数据。
缺失值处理
那么 Pandas 是如何处理缺失值的呢，下面让我们一起看一下。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'e', 'f','h'])
df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'])
print(df)
输出结果：
0 1 2
a 1.659217 -0.522622 0.004241
b NaN NaN NaN
c 0.788436 -1.135235 -1.753622
d NaN NaN NaN
e 0.144724 -0.307758 -0.435239
f -0.807119 1.932682 -0.684306
g NaN NaN NaN
h -0.026587 -0.732601 0.204647
上述示例，通过使用 reindex（重构索引），我们创建了一个存在缺少值的 DataFrame 对象。
检查缺失值
为了使检测缺失值变得更容易，Pandas 提供了 isnull() 和 notnull() 两个函数，它们同时适用于 Series 和 DataFrame 对象。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'e', 'f','h'])
df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'])
print("原始数据：\n",df)
print("判断数据是否为空：\n",df[[1,2]].isnull())
输出结果：
原始数据：
0 1 2
a 0.232274 0.049742 -1.196369
b NaN NaN NaN
c -0.598790 0.731822 0.898254
d NaN NaN NaN
e -1.728575 -0.669052 -0.454844
f 0.739184 1.352023 0.061043
g NaN NaN NaN
h 1.305116 0.578419 0.021779
判断数据是否为空：
1 2
a False False
b True True
c False False
d True True
e False False
f False False
g True True
h False False
notnull() 函数，使用示例：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'e', 'f','h'])
df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'])
print("原始数据：\n",df)
print("判断数据是否不为空：\n",df[[1,2]].notnull())
输出结果：
原始数据：
0 1 2
a -0.213029 0.466790 0.632789
b NaN NaN NaN
c 0.091104 0.674106 0.396130
d NaN NaN NaN
e -0.304249 -0.098976 -0.627985
f -1.390221 -0.592548 -0.539891
g NaN NaN NaN
h 0.624527 0.278154 1.006981
判断数据是否不为空：
1 2
a True True
b False False
c True True
d False False
e True True
f True True
g False False
h True True
缺失数据计算
计算缺失数据时，需要注意两点：首先数据求和时，将 NA 值视为 0 ，其次，如果要计算的数据为 NA，那么结果就是 NA。示例如下：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.arange(15).reshape(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)
print ("列one的和为：",df['one'].sum())
输出结果：
one two three
a 0.0 1.0 2.0
b NaN NaN NaN
c 3.0 4.0 5.0
d NaN NaN NaN
e 6.0 7.0 8.0
f 9.0 10.0 11.0
g NaN NaN NaN
h 12.0 13.0 14.0
列one的和为： 30.0
清理并填充缺失值
Pandas 提供了多种方法来清除缺失值。fillna() 函数可以实现用非空数据“填充”NaN 值。
1) 用标量值替换NaN值
下列程序将 NaN 值 替换为了 0，如下所示：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.arange(15).reshape(5,3), index=['a', 'c', 'e', 'f','h'],columns=['one', 'two', 'three'])
df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'])
print("原始数据：\n",df)
print("使用0填充NaN:\n",df.fillna(0))
输出结果：
原始数据：
one two three
a 0.0 1.0 2.0
b NaN NaN NaN
c 3.0 4.0 5.0
d NaN NaN NaN
e 6.0 7.0 8.0
f 9.0 10.0 11.0
g NaN NaN NaN
h 12.0 13.0 14.0
使用0填充NaN:
one two three
a 0.0 1.0 2.0
b 0.0 0.0 0.0
c 3.0 4.0 5.0
d 0.0 0.0 0.0
e 6.0 7.0 8.0
f 9.0 10.0 11.0
g 0.0 0.0 0.0
h 12.0 13.0 14.
当然根据您自己的需求，您也可以用其他值进行填充。
2) 向前和向后填充NA
示例如下：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.arange(15).reshape(5,3), index=['a', 'c', 'e', 'f','h'],columns=['one', 'two', 'three'])
df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'])
print("原始数据：\n",df)
print("向后填充:\n",df.fillna(method='ffill'))
print("向前填充:\n",df.fillna(method='bfill'))
输出结果：
原始数据：
one two three
a 0.0 1.0 2.0
b NaN NaN NaN
c 3.0 4.0 5.0
d NaN NaN NaN
e 6.0 7.0 8.0
f 9.0 10.0 11.0
g NaN NaN NaN
h 12.0 13.0 14.0
向后填充:
one two three
a 0.0 1.0 2.0
b 0.0 1.0 2.0
c 3.0 4.0 5.0
d 3.0 4.0 5.0
e 6.0 7.0 8.0
f 9.0 10.0 11.0
g 9.0 10.0 11.0
h 12.0 13.0 14.0
向前填充:
one two three
a 0.0 1.0 2.0
b 3.0 4.0 5.0
c 3.0 4.0 5.0
d 6.0 7.0 8.0
e 6.0 7.0 8.0
f 9.0 10.0 11.0
g 12.0 13.0 14.0
h 12.0 13.0 14.0
3) 使用replace替换通用值
在某些情况下，您需要使用 replace() 将 DataFrame 中的通用值替换成特定值，这和使用 fillna() 函数替换 NaN 值是类似的。示例如下：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.arange(15).reshape(5,3), index=['a', 'c', 'e', 'f','h'],columns=['one', 'two', 'three'])
df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'])
print("原始数据：\n",df)
print("替换后的数据：\n",df.replace({np.nan:0}))
输出结果：
原始数据：
one two three
a 0.0 1.0 2.0
b NaN NaN NaN
c 3.0 4.0 5.0
d NaN NaN NaN
e 6.0 7.0 8.0
f 9.0 10.0 11.0
g NaN NaN NaN
h 12.0 13.0 14.0
替换后的数据：
one two three
a 0.0 1.0 2.0
b 0.0 0.0 0.0
c 3.0 4.0 5.0
d 0.0 0.0 0.0
e 6.0 7.0 8.0
f 9.0 10.0 11.0
g 0.0 0.0 0.0
h 12.0 13.0 14.0
删除缺失值
如果想删除缺失值，那么使用 dropna() 函数与参数 axis 可以实现。在默认情况下，按照 axis=0 来按行处理，这意味着如果某一行中存在 NaN 值将会删除整行数据。示例如下：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.arange(15).reshape(5,3), index=['a', 'c', 'e', 'f','h'],columns=['one', 'two', 'three'])
df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'])
print("原始数据：\n",df)
print("删除后的数据：\n",df.dropna())
输出结果：
原始数据：
one two three
a 0.0 1.0 2.0
b NaN NaN NaN
c 3.0 4.0 5.0
d NaN NaN NaN
e 6.0 7.0 8.0
f 9.0 10.0 11.0
g NaN NaN NaN
h 12.0 13.0 14.0
删除后的数据：
one two three
a 0.0 1.0 2.0
c 3.0 4.0 5.0
e 6.0 7.0 8.0
f 9.0 10.0 11.0
h 12.0 13.0 14.0
axis = 1 表示按列处理，处理结果是一个空的 DataFrame 对象。
