这是在datawhale学习小组学习pandas的第七章内容，缺失数据，以下是学习笔记，仅供参考，不喜勿喷
DataWhale
第七章 缺失数据
import numpy as np
import pandas as pd
一、缺失值的统计和删除
1. 缺失信息的统计
缺失数据可以使用 isna 或 isnull （两个函数没有区别）来查看每个单元格是否缺失，结合 mean 可以计算出每列缺失值的比例：
df = pd.read_csv(r'C:\Users\zhoukaiwei\Desktop\joyful-pandas\data\learn_pandas.csv',
usecols = ['Grade', 'Name', 'Gender', 'Height', 'Weight', 'Transfer'])
df.head()
| Grade | Name | Gender | Height | Weight | Transfer | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | Freshman | Gaopeng Yang | Female | 158.9 | 46.0 | N |
| 1 | Freshman | Changqiang You | Male | 166.5 | 70.0 | N |
| 2 | Senior | Mei Sun | Male | 188.9 | 89.0 | N |
| 3 | Sophomore | Xiaojuan Sun | Female | NaN | 41.0 | N |
| 4 | Sophomore | Gaojuan You | Male | 174.0 | 74.0 | N |
df.isna().head()
| Grade | Name | Gender | Height | Weight | Transfer | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | False | False | False | False | False | False |
| 1 | False | False | False | False | False | False |
| 2 | False | False | False | False | False | False |
| 3 | False | False | False | True | False | False |
| 4 | False | False | False | False | False | False |
df.isna().mean() # 查看缺失的比例
Grade 0.000
Name 0.000
Gender 0.000
Height 0.085
Weight 0.055
Transfer 0.060
dtype: float64
如果想要查看某一列缺失或者非缺失的行，可以利用 Series 上的 isna 或者 notna 进行布尔索引。例如，查看身高缺失的行：
df[df.Height.isna()].head()
| Grade | Name | Gender | Height | Weight | Transfer | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 3 | Sophomore | Xiaojuan Sun | Female | NaN | 41.0 | N |
| 12 | Senior | Peng You | Female | NaN | 48.0 | NaN |
| 26 | Junior | Yanli You | Female | NaN | 48.0 | N |
| 36 | Freshman | Xiaojuan Qin | Male | NaN | 79.0 | Y |
| 60 | Freshman | Yanpeng Lv | Male | NaN | 65.0 | N |
如果想要同时对几个列，检索出全部为缺失或者至少有一个缺失或者没有缺失的行，可以使用 isna, notna 和 any, all 的组合。
sub_set = df[['Height', 'Weight', 'Transfer']]
df[sub_set.isna().all(1)] # 全部缺失
| Grade | Name | Gender | Height | Weight | Transfer | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 102 | Junior | Chengli Zhao | Male | NaN | NaN | NaN |
df[sub_set.isna().any(1)].head() # 至少有一个缺失
| Grade | Name | Gender | Height | Weight | Transfer | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 3 | Sophomore | Xiaojuan Sun | Female | NaN | 41.0 | N |
| 9 | Junior | Juan Xu | Female | 164.8 | NaN | N |
| 12 | Senior | Peng You | Female | NaN | 48.0 | NaN |
| 21 | Senior | Xiaopeng Shen | Male | 166.0 | 62.0 | NaN |
| 26 | Junior | Yanli You | Female | NaN | 48.0 | N |
df[sub_set.notna().all(1)].head() # 没有缺失
| Grade | Name | Gender | Height | Weight | Transfer | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | Freshman | Gaopeng Yang | Female | 158.9 | 46.0 | N |
| 1 | Freshman | Changqiang You | Male | 166.5 | 70.0 | N |
| 2 | Senior | Mei Sun | Male | 188.9 | 89.0 | N |
| 4 | Sophomore | Gaojuan You | Male | 174.0 | 74.0 | N |
| 5 | Freshman | Xiaoli Qian | Female | 158.0 | 51.0 | N |
2. 缺失信息的删除
数据处理中经常需要根据缺失值的大小、比例或其他特征来进行行样本或列特征的删除， pandas 中提供了 dropna 函数来进行操作。
dropna 的主要参数为轴方向 axis （默认为0，即删除行）、删除方式 how 、删除的非缺失值个数阈值 thresh （ 非缺失值 没有达到这个数量的相应维度会被删除）、备选的删除子集 subset ，其中 how 主要有 any 和 all 两种参数可以选择。
res = df.dropna(how = 'any', subset = ['Height', 'Weight'])#删除身高体重至少有一个缺失的行：
res.shape
(174, 6)
#删除超过15个缺失值的列：
res = df.dropna(1, thresh=df.shape[0]-15) # 身高被删除
res.head()
| Grade | Name | Gender | Weight | Transfer | |
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | Freshman | Gaopeng Yang | Female | 46.0 | N |
| 1 | Freshman | Changqiang You | Male | 70.0 | N |
| 2 | Senior | Mei Sun | Male | 89.0 | N |
| 3 | Sophomore | Xiaojuan Sun | Female | 41.0 | N |
| 4 | Sophomore | Gaojuan You | Male | 74.0 | N |
二、缺失值的填充和插值
1. 利用fillna进行填充
在 fillna 中有三个参数是常用的： value, method, limit 。其中， value 为填充值，可以是标量，也可以是索引到元素的字典映射； method 为填充方法，有用前面的元素填充 ffill 和用后面的元素填充 bfill 两种类型， limit 参数表示连续缺失值的最大填充次数。
s = pd.Series([np.nan, 1, np.nan, np.nan, 2, np.nan],list('aaabcd'))
s
a NaN
a 1.0
a NaN
b NaN
c 2.0
d NaN
dtype: float64
s.fillna(method='ffill') # 用前面的值向后填充
a NaN
a 1.0
a 1.0
b 1.0
c 2.0
d 2.0
dtype: float64
s.fillna(method='ffill', limit=1) # 连续出现的缺失，最多填充一次
a NaN
a 1.0
a 1.0
b NaN
c 2.0
d 2.0
dtype: float64
s.fillna(s.mean()) # value为标量
a 1.5
a 1.0
a 1.5
b 1.5
c 2.0
d 1.5
dtype: float64
s.fillna({
'a': 100, 'd': 200}) # 通过索引映射填充的值
a 100.0
a 1.0
a 100.0
b NaN
c 2.0
d 200.0
dtype: float64
2. 插值函数
对于 interpolate 而言，除了插值方法（默认为 linear 线性插值）之外，有与 fillna 类似的两个常用参数，一个是控制方向的 limit_direction ，另一个是控制最大连续缺失值插值个数的 limit 。其中，限制插值的方向默认为 forward ，这与 fillna 的 method 中的 ffill 是类似的，若想要后向限制插值或者双向限制插值可以指定为 backward 或 both
s = pd.Series([np.nan, np.nan, 1,np.nan, np.nan, np.nan,2, np.nan, np.nan])
s.values
array([nan, nan, 1., nan, nan, nan, 2., nan, nan])
#在默认线性插值法下分别进行 backward 和双向限制插值，同时限制最大连续条数为1：
res = s.interpolate(limit_direction='both', limit=1)
res.values
array([ nan, 1. , 1. , 1.25, nan, 1.75, 2. , 2. , nan])
第二种常见的插值是最近邻插补，即缺失值的元素和离它最近的非缺失值元素一样：
s.interpolate('nearest').values
array([nan, nan, 1., 1., 1., 2., 2., nan, nan])
最后来介绍索引插值，即根据索引大小进行线性插值
s = pd.Series([0,np.nan,10],index=[0,1,10])
s
0 0.0
1 NaN
10 10.0
dtype: float64
s.interpolate()
0 0.0
1 5.0
10 10.0
dtype: float64
s.interpolate(method='index')
0 0.0
1 1.0
10 10.0
dtype: float64
三、Nullable类型
1. 缺失记号及其缺陷
在 python 中的缺失值用 None 表示，该元素除了等于自己本身之外，与其他任何元素不相等：
None == None
True
None == False
False
None == []
False
None == ''
False
值得注意的是，虽然在对缺失序列或表格的元素进行比较操作的时候， np.nan 的对应位置会返回 False ，但是在使用 equals 函数进行两张表或两个序列的相同性检验时，会自动跳过两侧表都是缺失值的位置，直接返回 True ：
s1 = pd.Series([1, np.nan])
s2 = pd.Series([1, 2])
s3 = pd.Series([1, np.nan])
s1 == 1
0 True
1 False
dtype: bool
s1.equals(s2)
False
s1.equals(s3)
True
2. Nullable类型的性质
pd.Series([np.nan, 1], dtype = 'Int64') # "i"是大写的
0 <NA>
1 1
dtype: Int64
pd.Series([np.nan, True], dtype = 'boolean')
0 <NA>
1 True
dtype: boolean
pd.Series([np.nan, 'my_str'], dtype = 'string')
0 <NA>
1 my_str
dtype: string
#在 Int 的序列中，返回的结果会尽可能地成为 Nullable 的类型：
pd.Series([np.nan, 0], dtype = 'Int64') + 1
0 <NA>
1 1
dtype: Int64
pd.Series([np.nan, 0], dtype = 'Int64') == 0
0 <NA>
1 True
dtype: boolean
pd.Series([np.nan, 0], dtype = 'Int64') * 0.5 # 只能是浮点
0 NaN
1 0.0
dtype: float64
对于 boolean 类型的序列而言，其和 bool 序列的行为主要有两点区别：
第一点是带有缺失的布尔列表无法进行索引器中的选择，而 boolean 会把缺失值看作 False ：
s = pd.Series(['a', 'b'])
s_bool = pd.Series([True, np.nan])
s_boolean = pd.Series([True, np.nan]).astype('boolean')
s[s_boolean]
0 a
dtype: object
第二点是在进行逻辑运算时， bool 类型在缺失处返回的永远是 False ，而 boolean 会根据逻辑运算是否能确定唯一结果来返回相应的值。那什么叫能否确定唯一结果呢？举个简单例子： True | pd.NA 中无论缺失值为什么值，必然返回 True ； False | pd.NA 中的结果会根据缺失值取值的不同而变化，此时返回 pd.NA ； False & pd.NA 中无论缺失值为什么值，必然返回 False 。
s_boolean & True
0 True
1 <NA>
dtype: boolean
s_boolean | True
0 True
1 True
dtype: boolean
~s_boolean
0 False
1 <NA>
dtype: boolean
3. 缺失数据的计算和分组
当调用函数 sum, prob 使用加法和乘法的时候，缺失数据等价于被分别视作0和1，即不改变原来的计算结果：
s = pd.Series([2,3,np.nan,4,5])
s.sum()
14.0
s.prod()
120.0
s.cumsum()
0 2.0
1 5.0
2 NaN
3 9.0
4 14.0
dtype: float64
当进行单个标量运算的时候，除了 np.nan ** 0 和 1 ** np.nan 这两种情况为确定的值之外，所有运算结果全为缺失（ pd.NA 的行为与此一致 ），并且 np.nan 在比较操作时一定返回 False ，而 pd.NA 返回 pd.NA ：
np.nan == 0
False
pd.NA == 0
<NA>
np.nan > 0
False
pd.NA > 0
<NA>
np.nan + 1
nan
np.log(np.nan)
nan
np.add(np.nan, 1)
nan
np.nan ** 0
1.0
pd.NA ** 0
1
1 ** np.nan
1.0
1 ** pd.NA
1
diff, pct_change 这两个函数虽然功能相似，但是对于缺失的处理不同，前者凡是参与缺失计算的部分全部设为了缺失值，而后者缺失值位置会被设为 0% 的变化率：
s.diff()
0 NaN
1 1.0
2 NaN
3 NaN
4 1.0
dtype: float64
s.pct_change()
0 NaN
1 0.500000
2 0.000000
3 0.333333
4 0.250000
dtype: float64