Pandas-04-缺失值处理

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1. 如何处理NaN

• 获取缺失值的标记方式（NaN或其他标记方式）

  • 如果缺失值的标记方式是NaN

    • 判断数据是否包含NaN：

      • pd.isnull(df)
      • pd.notnull(df)

    • 存在缺失值NaN：

      1. 删除存在的缺失值：

         dropna(axis=‘rows‘)

         注：不会修改原数据，而是返回删除后的数据

      2. 替换缺失值：

         fillna(value, inplace=True)

         • value：要替换为的值
         • inplace：True：会直接修改原数据，False：返回修改后的数据

  • 如果缺失值没有使用NaN标记，比如使用 “ ? ”

    • 先替换"?"为np.nan，然后继续处理

2. 案例：电影数据的缺失值处理

• 读取电影文件获取数据

  movie = pd.read_csv("./data/IMDB-Movie-Data.csv")
  

  

2.1. 判断缺失值是否存在

pd.notnull(movie)
# df直接调用notnull也可
movie.notnull()

可以用np.all或np.any来综合判断数据中是否有缺失值

np.all(pd.notnull(movie))  # 如果全为True，则返回True，说明没有缺失值
# 或
np.all(movie.notnull())  # 如果全为True，则返回True，说明没有缺失值

np.any(pd.isnull(movie))  # 如果存在True，则返回True，说明有缺失值
# 或
np.any(movie.isnull())  # 如果存在True，则返回True，说明有缺失值

2.2. 存在缺失值NaN，并且是np.nan

1. 删除

   pandas删除缺失值，使用dropna的前提是缺失值的类型必须是np.nan

   # 不改变原数据，所以用新变量接收
   droped_movie = movie.dropna()
   

2. 替换

   替换所有缺失值

   for col in movie.columns:
       if np.any(movie[col].isnull()):  # 如果存在缺失值
           movie[col].fillna(movie[col].mean(), inplace=True)  # 用该列的平均值填充
   

2.3. 缺失值不是NaN，有默认标记的

以缺失值为 "?" 为例：

wis = pd.read_csv("https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/breast-cancer-wisconsin.data")

如果报URLError提示SSL证书错误：

# 全局取消证书验证
import ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context

处理思路：

1. 先替换"?"为np.nan

   df.replace(to_replace=, value=)

   • to_replace：替换前的值
   • value：替换后的值

   # 把其他标记的缺失值，替换成np.nan
   wis.replace(to_replace="?", value=np.nan)
   

2. 再进行缺失值的处理

   # 删除
   wis = wis.dropna()
   

3. 总结

• isnull、notnull判断是否存在缺失值【知道】

  • np.all(movie.notnull()) # 如果全为True，则返回True，说明没有缺失值

    np.all(movie.notnull()) # 如果全为True，则返回True，说明没有缺失值

  • np.any(movie.isnull()) # 如果存在True，则返回True，说明有缺失值

    np.any(movie.isnull()) # 如果存在True，则返回True，说明有缺失值

• dropna删除np.nan标记的缺失值【知道】

  • movie.dropna()

• fillna填充缺失值【知道】

  • movie[col].fillna(movie[col].mean(), inplace=True) # 用该列的平均值填充

• replace替换某些具体值【知道】

  • wis.replace(to_replace="?", value=np.nan)

Pandas-04-缺失值处理

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