解放"数据清洗"双手，Pandas轻松搞定缺失值！

2023-12-06 01:27:28

如今，数据分析已成为各行各业不可或缺的一环，而数据清洗又是数据分析过程中最为重要的一环。数据清洗是指将原始数据中的错误、缺失和不一致之处更正或删除，以确保数据能够被正确分析和解释。

Pandas是Python数据分析库，它提供了高效的数据处理和分析工具。在数据清洗方面，Pandas提供了多种处理缺失值的方法，可以帮助您轻松解决数据中的缺失问题。

1. 缺失值检测

在开始处理缺失值之前，首先需要对数据进行缺失值检测。Pandas提供了多种方法来检测缺失值，最常用的方法是使用isnull()和notnull()函数。

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4],
                   'B': [5, np.nan, 7, 8],
                   'C': [9, 10, 11, np.nan]})

# 使用isnull()检测缺失值
print(df.isnull())

# 使用notnull()检测非缺失值
print(df.notnull())

输出结果如下：

   A    B    C
0  False  False  False
1  False   True  False
2  False  False  False
3  False  False   True

   A    B    C
0   True   True   True
1   True  False   True
2   True   True   True
3   True   True  False

从输出结果中可以看出，isnull()和notnull()函数可以分别检测出缺失值和非缺失值。

2. 缺失值删除

如果数据中的缺失值数量较少，或者缺失值所在的列对分析结果影响不大，那么可以直接将缺失值删除。Pandas提供了两种删除缺失值的方法：dropna()和drop_duplicates()。

# 使用dropna()删除缺失值
df.dropna()

# 使用drop_duplicates()删除缺失值
df.drop_duplicates()

需要注意的是，dropna()和drop_duplicates()函数都会删除包含缺失值的行或列，因此在使用这两个函数之前需要考虑清楚是否要删除这些数据。

3. 缺失值填充

如果数据中的缺失值数量较多，或者缺失值所在的列对分析结果影响较大，那么就不能直接删除缺失值，而是需要对缺失值进行填充。Pandas提供了多种填充缺失值的方法，最常用的方法是使用fillna()函数。

# 使用fillna()填充缺失值
df.fillna(0)

# 使用fillna()填充缺失值，并指定填充方法
df.fillna(method='ffill')

# 使用fillna()填充缺失值，并指定填充值
df.fillna(value=10)

需要注意的是，fillna()函数会对缺失值所在列的所有缺失值进行填充，因此在使用fillna()函数之前需要考虑清楚填充值是否合适。

4. 缺失值插补

如果数据中的缺失值数量较多，并且缺失值所在的列对分析结果影响较大，那么可以使用缺失值插补的方法来估计缺失值。Pandas提供了多种缺失值插补的方法，最常用的方法是使用interpolate()函数。

# 使用interpolate()插补缺失值
df.interpolate()

# 使用interpolate()插补缺失值，并指定插补方法
df.interpolate(method='linear')

# 使用interpolate()插补缺失值，并指定插补值
df.interpolate(value=10)

需要注意的是，interpolate()函数会对缺失值所在列的所有缺失值进行插补，因此在使用interpolate()函数之前需要考虑清楚插补值是否合适。