Pandas数据填充的具体实现_Python

前言

在数据分析与预处理过程中，脏数据几乎不可避免，这直接影响到后续分析的准确性和可靠性。清洗数据中最常见的就是处理空值。pandas df的数据填充功能非常强大。本文介绍pandas中常用的几种数据填充（也称为缺失值处理）方法，使数据清洗工作更加高效。

填充

fillna()是pandas中最基础也是最灵活的填充缺失值方法。它允许你用特定的值、series、dataframe或前一个/后一个非空值来填充缺失值（nan）。

常数填充

in [1]: import pandas as pd
in [2]: import numpy as np
in [3]: data = {'a': [1, 2, np.nan], 'b': [5, np.nan, np.nan], 'c': [1, 2, 3]}
in [4]:  df = pd.dataframe(data)
in [5]: df
out[5]:
     a    b  c
0  1.0  5.0  1
1  2.0  nan  2
2  nan  nan  3
in [6]: df.fillna(0)
out[6]:
     a    b  c
0  1.0  5.0  1
1  2.0  0.0  2
2  0.0  0.0  3

series填充

可以使用一个series对不同列使用不同的值进行填充, 具体如下:

fill_values = pd.series([10, 20, 30], index=['a', 'b', 'c'])

in [12]: df
out[12]:
     a    b  c
0  1.0  5.0  1
1  2.0  nan  2
2  nan  nan  3

in [13]: df.fillna(fill_values)
out[13]:
      a     b  c
0   1.0   5.0  1
1   2.0  20.0  2
2  10.0  20.0  3

附近值填充

前向填充: 使用上一行的值

in [18]: df
out[18]:
     a    b  c
0  1.0  5.0  1
1  2.0  nan  2
2  nan  nan  3

in [19]: df.ffill()
out[19]:
     a    b  c
0  1.0  5.0  1
1  2.0  5.0  2
2  2.0  5.0  3

后向填充: 使用后一行的值

in [22]: data = {'a': [1, 2, np.nan], 'b': [5, np.nan, 88], 'c': [1, 2, 3]}

in [23]: df = pd.dataframe(data)

in [24]: df
out[24]:
     a     b  c
0  1.0   5.0  1
1  2.0   nan  2
2  nan  88.0  3

in [25]: df.bfill()
out[25]:
     a     b  c
0  1.0   5.0  1
1  2.0  88.0  2
2  nan  88.0  3

同一行中指定列值进行填充

in [28]: df
out[28]:
     a     b  c
0  1.0   5.0  1
1  2.0   nan  2
2  nan  88.0  3

in [29]: df['a']=df.apply(lambda row: row['c'] if pd.isnull(row['a']) else row['a'], axis=1)

in [30]: df
out[30]:
     a     b  c
0  1.0   5.0  1
1  2.0   nan  2
2  3.0  88.0  3

插值

插值法是一个非常有用的功能，通过插值进行填充可以保证一些时序数值相对合理和连续。这特别能够避免一些因为数据丢失原因产生的跳空出现。

线性插值

in [2]: data = {'a': [1, 2, np.nan, 4], 'b': [np.nan, 5, np.nan, 8]}
in [3]: df = pd.dataframe(data)
in [4]: df
out[4]:
     a    b
0  1.0  nan
1  2.0  5.0
2  nan  nan
3  4.0  8.0
in [5]: df.interpolate()
out[5]:
     a    b
0  1.0  nan
1  2.0  5.0
2  3.0  6.5
3  4.0  8.0

时间序列插值

当df使用datetime作为索引时，支持基于时间的插值，如下代码给出了示例：

in [11]: date_index = pd.date_range(start='2024-06-25', periods=7, freq='d')
in [12]: dates_to_remove = pd.to_datetime(['2024-06-26', '2024-06-30'])
in [13]: date_index = date_index[~date_index.isin(dates_to_remove)]
in [14]: date_index
out[14]:
datetimeindex(['2024-06-25', '2024-06-27', '2024-06-28', '2024-06-29',
               '2024-07-01'],
              dtype='datetime64[ns]', freq=none)
in [15]: data_ts = {'value': [1, 2, np.nan, np.nan, 8]}
in [16]: pd.dataframe(data_ts, index=date_index)
out[16]:
            value
2024-06-25    1.0
2024-06-27    2.0
2024-06-28    nan
2024-06-29    nan
2024-07-01    8.0
# 对比普通线性插值和时间序列插值
in [17]: pd.dataframe(data_ts, index=date_index).interpolate()
out[17]:
            value
2024-06-25    1.0
2024-06-27    2.0
2024-06-28    4.0
2024-06-29    6.0
2024-07-01    8.0
in [18]: pd.dataframe(data_ts, index=date_index).interpolate(method='time')
out[18]:
            value
2024-06-25    1.0
2024-06-27    2.0
2024-06-28    3.5
2024-06-29    5.0
2024-07-01    8.0

pandas的插值函数基于scipy.interpolate.interp1d — scipy v1.13.1 manual, 同时也支持scipy的几个‘zero’, ‘slinear’, ‘quadratic’, ‘cubic’, ‘barycentric’, ‘polynomial等不同的插值类型。具体不同插值类型可以在遇到需要的时候，深入阅读文档研究，本文不在重复赘述。

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