我要评论前言
数据缺失：指的是数据中的某个或某些特征不完整，即由于各种原因导致数据记录中某些列的值空缺。
不同的数据存储或环境对于缺失值的表现结果不同，例如，数据库中为 null，python 返回 none，pandas 或 numpy 则是 nan。
缺失值也不同于空字符串，空字符串是有实体的，为字符串类型；而缺失值是没有实体的，没有数据类型。
pandas 中常见的数据缺失值的检测、统计与处理方法，如下。
一、缺失值的检测与统计
定量：了解数据中那些字段有缺失，缺失比例如何。
pandas 提供识别缺失值的方法 isnull、识别非缺失值的方法 notnull ,返回值为布尔值（false或true）。以下面读取数据的结果为示例：
import pandas as pd
df =pd.read_excel('sass.xlsx') # 读取数据
print(df)
查看每列是否有缺失值
df.isnull.any()：true 表示有缺失，false 表示没有缺失。
print('每列是否存在缺失值：\n', df.isnull().any()) # true表示有缺失，false表示无缺失
显示数据缺失情况、位置
df.isnull()：true 表示有缺失，false 表示没有缺失。
print('数据缺失值查看：\n', df.isnull()) # true表示缺失，false表示未缺失
统计每列缺失值个数
sum() 函数结合 isnull、notnull，可查看数据中缺失值的分布以及数据中一共有多少个缺失值。
print('每列数据缺失的个数：\n', df.isnull().sum())
注：notnull 用法一样，只是代表意思相反，表示未缺失值情况。
二、缺失值的处理
直接删除缺失值（删除法）
这种方法简单明了，直接删除带有缺失值的行记录（整行删除）或者列字段（整列删除），但是这种方法会消减数据特征，在很多情况下是不科学的，需要根据具体情况来考虑是否删除。
pandas 提供了 dropna 方法来删除缺失值，语法：
dataframe.dropna(self,axis=0,how='any',thresh=none,subset=none,inplace=false)
| 参数 | 释义 |
| axis | 接收0或1，表示轴向，0表示行，1表示列。默认为0 |
| how | 接收特定string,表示删除形式。取值为“any”，表示只要有缺失值就执行删除操作，取值为“all”，表示当且仅当全部为缺失值时才执行删除操作。默认为“any” |
| subset | 接收array,表示根据去重的行/列条件。默认为none，所有行/列 |
| inplace | 接收布尔值，代表操作是否对原数据生效，默认为false |
以原始数据（df1）为例：
实例1：删除存在缺失值（nan）的所有列
df2 =df1.dropna(axis=1)
print('删除存在缺失值的所有列后：\n', df2)
实例2：删除特定字段存在缺失值（nan）的行。
如：删除'protein'或 'cho'字段存在缺失值（nan）的行。
df3 = df1.dropna(subset=['protein', 'cho'])
print('删除特定字段为空的行:\n', df3)
替换补齐缺失值
相对于直接删除法而言，补齐是更加常用的缺失值处理方法。
如果缺失值所在特征（列）为数值型，通常利用均值、中位数、众数等描述其集中趋势的统计量来替换补齐缺失值；
如果缺失值所在特征（列）为类别型，选择使用类别众数来替换补齐。
当然根据实际情况，可选择随机法、特殊值法、模型法等来替换补齐。
pandas 提供了缺失值替换的方法 fillna，语法：
dataframe.fillna(value=none,method=none,axis=1,inplace=false,limit=none)
| 参数 | 释义 |
| value | 接收dict、dataframe等类型数据，表示用来替换缺失值的值。无默认值 |
| method | 接收特定string：（1）取值为“backfill”或“bfill”,表示使用下一个非缺失值来填补缺失值。（2）取值为“pad”或“ffill”，表示使用上一个非缺失值来填补缺失值。默认为none |
| axis | 接收0或1，表示轴向。默认为1 |
| inplace | 接收布尔值，代表操作是否对原数据生效，默认为false |
| limit | 接收int,表示填补缺失值个数上限，超过则不进行填补。默认为none |
以上面数据（df1）为例，将所有缺失值（nan）填充为0：
df4 = df1.fillna(value=0)
print('将所有缺失值填充为0：\n', df4)
注：根据实际需要，为缺失数据填充合理的值，方便后面数据的分析与建模，这里全部填充为0，只是作为一个方法举例。
以上就是pandas中数据缺失值的检测,统计与处理教学的详细内容，更多关于pandas数据缺失值处理的资料请关注代码网其它相关文章！
发表评论