利用Python进行数据分析：缺失数据（基于DataFrame）

利用Python进行数据分析：缺失数据

最近在做一个数据分析类项目，涉及处理7万+名学生的全学程数据，数据以表格型结构化数据为主，涉及学生基本信息、成绩和课程信息、评奖评优、勤工助学及行为数据。借此机会，对项目中频繁使用的基于DataFrame 的Python 数据分析语句进行梳理。此篇主要针对缺失值的处理、过滤及填补方法。

#以下为涉及的Python包
import pandas as pd
import numpy as np

以下为pandas中一些关于缺失数据处理的函数。

方法	说明
dropna	根据各标签的值中是否存在缺失数据对轴标签进行过滤，可通过阈值调节对缺失值的容忍度
fillna	用指定值或插值方法(如ffill或bfill填充缺失数据)
isnull	返回一个含有布尔值的对象，这些布尔值表示哪些值是缺失值/NA,该对象的类型与源类型一样
notnull	isnull的否定式

from numpy import nan as NA
data = pd.DataFrame([[1., 6.5, 3.,NA], [1., NA, NA,NA],
                     [NA, NA, NA,NA], [NA, 6.5, 3.,NA]])

data

滤除缺失数据

查找缺失数据：

data.isnull()

可以逐列统计数据缺失情况：

for col in data.columns:
    print(f'{col}:{len(data[data[col].isnull()])/len(data)}')

0:0.5
1:0.5
2:0.5
3:1.0

滤除缺失数据，dropna默认丢弃任何含有缺失值的行：

data.dropna()

	0	1	2	3

传入how='all’将只丢弃全为NA的那些行：

data.dropna(how='all')

用这种方式丢弃列，只需传入axis=1即可：

data.dropna(how='all',axis=1)

可以通过thresh参数控制保留至少几个非缺失值，这种在处理涉及时间序列类数据时会用到，用于留下部分观测数据以保留基本数据趋势。

#每行保留至少1个非缺失值
data.dropna(thresh=1)

#每行保留至少两个非缺失值
data.dropna(thresh=2)

	0	1	2	3
0	1.0	6.5	3.0	NaN
3	NaN	6.5	3.0	NaN

通过inplace=True直接改变原数据：

data

data.dropna(thresh=2,inplace = True)

data

	0	1	2	3
0	1.0	6.5	3.0	NaN
3	NaN	6.5	3.0	NaN

填充缺失数据

df = pd.DataFrame(np.random.randn(7, 3))
df.iloc[:4,1] = NA
df.iloc[:2,2] = NA

df

统一将缺失值填充为0：

df.fillna(0)

通过字典调用fillna,实现对不同列填充不同的值：

df.fillna({1:0.5,2:0})

使用插值方法进行缺失值填充：

df.fillna(method='bfill')

df.fillna(method='bfill', limit=2)

只要有些创新，你就可以利用fillna实现许多别的功能。比如说，使用均值进行缺失值填充，也可以传入最小值、中位数：

#将缺失值填充为所在列均值
df.fillna(df.mean(axis=0))

又比如，使用其他列的值对某列的缺失值进行填充：

#使用列1填补列2的缺失值
df[2].fillna(df[0])

0   -0.393415
1   -0.174198
2   -1.278562
3   -0.096270
4    0.230859
5   -0.676320
6    0.674782
Name: 2, dtype: float64

fillna默认会返回新对象，但也可以对现有对象进行就地修改：

df.fillna(0, inplace = True)

df