数据分析 三 pandas空值清洗

有两种丢失数据：

• None
• np.nan(NaN)

 

import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import Series,DataFrame

1. None

None是Python自带的，其类型为python object。因此，None不能参与到任何计算中。

print(type(None))

<class 'NoneType'>

2. np.nan（NaN）

np.nan是浮点类型，能参与到计算中。但计算的结果总是NaN。

print(type(np.nan))

<class 'float'>

 np.nan +1   ==> nan

3. pandas中的None与NaN

 

1) pandas中None与np.nan都视作np.nan

 创建DataFrame

df = DataFrame(data= np.random.randint(0,100,size=(8,10)))
df

#将某些数组元素赋值为nan

df.iloc[2,5]=None
df.iloc[5,3]=None
df.iloc[7,7]=np.nan
df  # 结果都是nan

2) pandas处理空值操作

 

# 删行
# 相邻赋值

• isnull()
• notnull()
• dropna(): 过滤丢失数据
• fillna(): 填充丢失数据

(1)判断函数

• isnull()
• notnull()

df.isnull().any(axis=1) 



=======================
0    False
1    False
2     True
3    False
4    False
5     True
6    False
7     True
dtype: bool

df.notnull().all(axis=1)

============
0     True
1     True
2    False
3     True
4     True
5    False
6     True
7    False
dtype: bool

固定搭配 isnull+any
notnull+all

• 　　df.notnull/isnull().any()/all()

#过滤df中的空值（只保留没有空值的行）
df.loc[df.notnull().all(axis=1)]

用df.dropna()就可以替代上面多步的操作，一步到位

　　　　 可以选择过滤的是行还是列（默认为行）:axis中0表示行，1表示的列

df.dropna(axis=0) 

(3) 填充函数 Series/DataFrame

• fillna():value和method参数
• method=> bfill 后覆盖， ffill 前覆盖 axis =>0列 1行

可以选择前向填充还是后向填充

 

df.fillna(method='bfill',axis=0)   # 列的后覆盖

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练习7：

1. 简述None与NaN的区别

2. 假设张三李四参加模拟考试，但张三因为突然想明白人生放弃了英语考试，因此记为None，请据此创建一个DataFrame,命名为ddd3

3. 老师决定根据用数学的分数填充张三的英语成绩，如何实现？ 用李四的英语成绩填充张三的英语成绩？

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