详解Pandas 处理缺失值指令大全_Python

前言

运用pandas 库对所得到的数据进行数据清洗，复习一下相关的知识。

1 数据清洗

1.1 处理缺失数据

对于数值型数据，分为缺失值（NAN）和非缺失值，对于缺失值的检测，可以通过Python中pandas库的Series类对象的isnull方法进行检测。

									import pandas as pd

									import numpy as np

									string_data = pd.Series(['Benzema', 'Messi', np.nan, 'Ronaldo'])

									string_data.isnull()

对于缺失值，除了np.nan来表示，还可以用None来表示缺失值

1	`string_data` `=` `None`

1.2 滤除掉缺失数据

1.2.1 对于Series

使用dropna方法将NAN的数据过滤掉。

									from numpy import nan as NA

									import pandas as pd

									data = pd.Series([1,NA,4.5,NA,5])

									data.dropna()

另一种方法是使用布尔值索引对NAN数据进行过滤：

1	`data[data.notnull()]`

1.2.2 对于DataFrame

dropna()方法对于DataFrame的数据来说，会将含有NAN数据的行全部扔掉。

									data = pd.DataFrame([[1., 6.5, 3.], [1., NA, NA],

									           [NA, NA, NA], [NA, 6.5, 3.]])

									data

									data.dropna()

如果只想删除掉那些行中全部为NAN数据的DataFrame，通过设置dropna()方法中的参数how即可。

1	`data.dropna(how` `=` `'all')`

如果操作对象变为列,代码如下：

									data[4] = NA

									data

									data.dropna(axis=1, how = 'all')

如果想留下其中的一部分数据，则可以设置thresh参数：

									df = pd.DataFrame(np.random.randn(7, 3))

									df.iloc[:4, 1] = NA

									df.iloc[:2, 2] = NA

									df

									df.dropna(thresh = 2)

thresh = n,参数n相当于保留至少含有n个非NA的行

1.3 填充缺失数据

fillna(n),n替换掉NA

1 2	`df` `=` `pd.DataFrame(np.random.randn(7,` `3))` `df.fillna(0)`

如果填充格式是字典，fillna({0:n1,1:n2}),将列0的NA填充为 n1,将列1的NA填充为 n2。

1	`df.fillna({{1` `:` `0.2,2` `:` `0.3}})`

直接填充df的NA值，直接改变df,不需要命名新的变量。

1	`df.fillna(0, inplace` `=` `True)`

2 数据转换

2.1 移除重复数据

									data = pd.DataFrame({'k1': ['one', 'two'] * 3 + ['two'],

									           'k2': [1, 1, 2, 3, 3, 4, 4]})

									data.duplicated()

返回的是每一行的重复结果，不重复是False,重复是True。

如果要去除重复的行，代码如下：

1	`data.drop_duplicates()`

如果操作对象为列，在duplicated方法中指定参数即可。

1 2	`data['k3']` `=` `range(7)` `data.duplicated(['k1'])`

返回的是 k1 列中重复的元素。

对于drop_duplicates()方法来说，去除掉的是重复数据的后者。比如说序号为0,1的数据重复，方法删除掉index = 1的行。如果想要删除前者，只需要指定参数 last即可：

1	`data.drop_duplicates(['k1'], keep` `=` `'last')`

2.2 与映射相结合

map函数的使用方法

1	`list(map(lambda` `x :` `2` `*` `x ,` `range(10)))`

2.3 替换

使用的是replace 方法，replace有两个参数，前者是被替换的数，后者是替换的数，参数格式可以是列表，也可以是字典

									data = pd.Series([1., -999., 2., -999., -1000., 3.])

									data.replace(-999.0, np.nan) #替换单个值

									data.replace([-999.0, -1000.0], np.nan) #用一个值替换多个值

									data.replace([-999.0, -1000.0],[np.nan, 0]) # 用不同值替换不同值

									data.replace({-999.0 : 0, -1000.0 : np.nan}) # 格式为字典

2.4 创建数据的修改版

rename方法可以创建数据的修改版，而不必在原数据上进行修改。

1	`data.rename(index=str.title, columns=str.upper)`

还可以使用字典的格式,对index, columns 进行改变。

1	`data.rename(index` `=` `{'OHIO':` `'INDIANA'}, columns` `=` `{'three':` `'peekaboo'})`

这样的重命名并不对原数据进行修改，如果想要直接改变data, 如上，参数inplace = True即可。

1 2	`data.rename(index` `=` `{'OHIO':` `'INDIANA'}, columns` `=` `{'three':` `'peekaboo'}, inplace` `=` `True)` `data`

这样就改变了data。

2.5 计算指标\哑变量

用于机器学习中，对定类数据的转化，用于将df中的object对象转化为One-hot编码，消除了数字间的比较大小问题。

									df = pd.DataFrame({'key': ['b', 'b', 'a', 'c', 'a', 'b'],

									          'data1': range(6)})

									pd.get_dummies(df['key']) # 分解了key 列，分开了三个属性

如果想在分开的属性前面加上前缀的话，设定prefix 参数即可实现该功能,可以将其与原始数据合并在一起。

									dummies = pd.get_dummies(df['key'], prefix = 'key')

									df_with_dummies = df['data1'].join(dummies)

									df_with_dummies

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详解Pandas 处理缺失值指令大全

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