Pandas对缺失值的处理

Pandas使用这些函数处理缺失值：

• isnull和notnull：检测是否是空值，可用于df和series
• dropna：丢弃、删除缺失值
  • axis : 删除行还是列，{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0
  • how : 如果等于any则任何值为空都删除，如果等于all则所有值都为空才删除
  • inplace : 如果为True则修改当前df，否则返回新的df
• fillna：填充空值
  • value：用于填充的值，可以是单个值，或者字典（key是列名，value是值）
  • method : 等于ffill使用前一个不为空的值填充forword fill；等于bfill使用后一个不为空的值填充backword fill
  • axis : 按行还是列填充，{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}
  • inplace : 如果为True则修改当前df，否则返回新的df

import pandas as pd

实例：特殊Excel的读取、清洗、处理

步骤1：读取excel的时候，忽略前几个空行

studf = pd.read_excel("./datas/student_excel/student_excel.xlsx", skiprows=2)

studf

	Unnamed: 0	姓名	科目	分数
0	NaN	小明	语文	85.0
1	NaN	NaN	数学	80.0
2	NaN	NaN	英语	90.0
3	NaN	NaN	NaN	NaN
4	NaN	小王	语文	85.0
5	NaN	NaN	数学	NaN
6	NaN	NaN	英语	90.0
7	NaN	NaN	NaN	NaN
8	NaN	小刚	语文	85.0
9	NaN	NaN	数学	80.0
10	NaN	NaN	英语	90.0

步骤2：检测空值

studf.isnull()

	Unnamed: 0	姓名	科目	分数
0	True	False	False	False
1	True	True	False	False
2	True	True	False	False
3	True	True	True	True
4	True	False	False	False
5	True	True	False	True
6	True	True	False	False
7	True	True	True	True
8	True	False	False	False
9	True	True	False	False
10	True	True	False	False

studf["分数"].isnull()

0     False
1     False
2     False
3      True
4     False
5      True
6     False
7      True
8     False
9     False
10    False
Name: 分数, dtype: bool

studf["分数"].notnull()

0      True
1      True
2      True
3     False
4      True
5     False
6      True
7     False
8      True
9      True
10     True
Name: 分数, dtype: bool

# 筛选没有空分数的所有行
studf.loc[studf["分数"].notnull(), :]

	Unnamed: 0	姓名	科目	分数
0	NaN	小明	语文	85.0
1	NaN	NaN	数学	80.0
2	NaN	NaN	英语	90.0
4	NaN	小王	语文	85.0
6	NaN	NaN	英语	90.0
8	NaN	小刚	语文	85.0
9	NaN	NaN	数学	80.0
10	NaN	NaN	英语	90.0

步骤3：删除掉全是空值的列

studf.dropna(axis="columns", how='all', inplace=True)

studf

	姓名	科目	分数
0	小明	语文	85.0
1	NaN	数学	80.0
2	NaN	英语	90.0
3	NaN	NaN	NaN
4	小王	语文	85.0
5	NaN	数学	NaN
6	NaN	英语	90.0
7	NaN	NaN	NaN
8	小刚	语文	85.0
9	NaN	数学	80.0
10	NaN	英语	90.0

步骤4：删除掉全是空值的行

studf.dropna(axis="index", how='all', inplace=True)

studf

	姓名	科目	分数
0	小明	语文	85.0
1	NaN	数学	80.0
2	NaN	英语	90.0
4	小王	语文	85.0
5	NaN	数学	NaN
6	NaN	英语	90.0
8	小刚	语文	85.0
9	NaN	数学	80.0
10	NaN	英语	90.0

步骤5：将分数列为空的填充为0分

studf.fillna({"分数":0})

	姓名	科目	分数
0	小明	语文	85.0
1	NaN	数学	80.0
2	NaN	英语	90.0
4	小王	语文	85.0
5	NaN	数学	0.0
6	NaN	英语	90.0
8	小刚	语文	85.0
9	NaN	数学	80.0
10	NaN	英语	90.0

# 等同于
studf.loc[:, '分数'] = studf['分数'].fillna(0)

studf

	姓名	科目	分数
0	小明	语文	85.0
1	NaN	数学	80.0
2	NaN	英语	90.0
4	小王	语文	85.0
5	NaN	数学	0.0
6	NaN	英语	90.0
8	小刚	语文	85.0
9	NaN	数学	80.0
10	NaN	英语	90.0

步骤6：将姓名的缺失值填充

使用前面的有效值填充，用ffill：forward fill

studf.loc[:, '姓名'] = studf['姓名'].fillna(method="ffill")

studf

	姓名	科目	分数
0	小明	语文	85.0
1	小明	数学	80.0
2	小明	英语	90.0
4	小王	语文	85.0
5	小王	数学	0.0
6	小王	英语	90.0
8	小刚	语文	85.0
9	小刚	数学	80.0
10	小刚	英语	90.0

步骤7：将清洗好的excel保存

studf.to_excel("./datas/student_excel/student_excel_clean.xlsx", index=False)