如何准确识别 DataFrame 中的缺失值：使用 pd.DataFrame.eq() 的实用指南

2024-03-16 18:10:15

使用 pd.DataFrame.eq() 精准识别 DataFrame 中的缺失值

在数据分析中，处理缺失值是一个常见且至关重要的任务。当使用 pd.DataFrame.eq() 比较 DataFrame 中的分类列时，我们可能会遇到识别包含 NA 值的列的问题。本文将探讨如何使用 pd.DataFrame.eq() 正确识别缺失值，并提供一些实用技巧。

问题：NA 值与空字符串的混淆

默认情况下，pd.DataFrame.eq() 将 NA 值视为与空字符串 ('') 相等。当使用空字符串进行比较时，它不会识别包含 NA 值的行。这会导致我们低估了缺失值的数量，从而影响后续的数据分析和建模。

解决方案：使用与 NA 值不相等的比较值

为了正确识别包含 NA 值的行，我们需要使用一个与 NA 值不相等的比较值。我们可以使用 pd.NA 或 np.nan 来表示 NA 值：

import numpy as np

# 使用 pd.NA 比较
(data
  .select_dtypes('string')
  .eq(pd.NA)
  .mean(axis='rows')
  .mul(100)
  .pipe(lambda ser: ser[ser > 0])
)

# 使用 np.nan 比较
(data
  .select_dtypes('string')
  .eq(np.nan)
  .mean(axis='rows')
  .mul(100)
  .pipe(lambda ser: ser[ser > 0])
)

其他注意事项

识别其他类型的缺失值： 如果 DataFrame 中包含其他类型的缺失值，例如空列表或空字典，则需要使用 isnull() 或 notna() 函数来识别它们。
确保比较值与缺失值类型一致： 比较值应与 DataFrame 中缺失值类型一致。例如，如果 DataFrame 中的缺失值存储为浮点值，则比较值也应为浮点值。
排除空字符串： 如果需要在比较中排除空字符串 ('')，可以在比较之前使用 fillna('') 方法填充空字符串。

结论

通过使用 pd.NA 或 np.nan 作为比较值，我们可以准确地识别 DataFrame 中包含 NA 值的行。这对于处理缺失值、数据清理和后续分析至关重要。通过遵循本文提供的步骤，您可以提高数据分析的准确性和效率。

常见问题解答

为什么使用空字符串进行比较时无法识别 NA 值？
- 默认情况下，pd.DataFrame.eq() 将 NA 值视为与空字符串 ('') 相等，因此当使用空字符串进行比较时，它无法区分包含 NA 值的行。
除了 pd.NA 和 np.nan，还有其他方法来表示 NA 值吗？
- 是的，还可以使用 None、math.nan 或自定义值来表示 NA 值，具体取决于数据的类型和要求。
如何处理包含不同类型缺失值（如空列表或空字典）的 DataFrame？
- 使用 isnull() 或 notna() 函数来识别这些类型的缺失值，并根据需要进行处理。
为什么比较值需要与缺失值类型一致？
- 如果比较值类型与缺失值类型不一致，则比较结果可能会不准确或引发错误。
在排除空字符串时，如何使用 fillna('') 方法？
- 使用 fillna('') 方法将 DataFrame 中的所有空字符串 ('') 填充为指定值，从而在比较之前排除它们。