数据分析之Pandas（七）高级处理-缺失值处理

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缺失值处理

缺失值是怎么来的？

• 调查问卷：女性的美容方面的问题
  name:
  age: 不愿意透露年龄（收集不到，空值）
  phone: 不愿意透露年龄
  xx:
  yy:
• 它对数据分析有什么影响？
  影响分析准确性
  

如何处理nan

对于NaN的数据，在numpy中我们是如何处理的？在pandas中我们处理起来非常容易

• 判断数据是否为NaN：
  pd.isnull(df)
pd.notnull(df)

处理方式：

• 存在缺失值nan,并且是np.nan:
  1、删除存在缺失值的:dropna(axis='rows')
  注：不会修改原数据，需要接受返回值
  2、替换缺失值:fillna(value, inplace=True)
  value:替换成的值
  inplace:True:会修改原数据，False:不替换修改原数据，生成新的对象
  不是缺失值nan，有默认标记的

电影数据的缺失值处理

• 电影数据文件获取
  链接：https://pan.baidu.com/s/1Y6Vd_s8QTbwH4aao0ElH1g
  提取码：7s9l
  

判断缺失值是否存在

数据准备

添加NaN值

判断是否有缺失值NaN

• pd.notnull()
• pd.isnull()
  
  

存在缺失值nan，并且是np.nan

如何处理nan

    1) 判断是否有缺失值 (np.nan)
    2) 如果有，就处理
        1. 删除包含了缺失值的记录（样本，一行）
        2. 填充：固定的值，均值
    3）如果没有，那么有没有用别的形式表示的缺失值
       如果有，就用replace函数替换成np.nan，然后从头继续

• 1、删除
  pandas删除缺失值，使用dropna的前提是，缺失值的类型必须是np.nan
  
  
  可以定义新的变量接受或者用原来的变量名
  
• 2、替换缺失值
  
  用均值来填充
  替换存在缺失值的样本的列
  替换填充平均值，中位数
  
  
  替换
  

movie['Revenue (Millions)'].fillna(movie['Revenue (Millions)'].mean(), inplace=True)
movie['Metascore'].fillna(movie['Metascore'].mean(), inplace=True)

不是缺失值nan，有默认标记的

数据是这样的：

处理思路分析：

• 1、先替换‘?’为np.nan
  df.replace(to_replace=, value=)
  • to_replace:替换前的值
  • value:替换后的值

把一些其它值标记的缺失值，替换成np.nan

• 2、在进行缺失值的处理
  • 删除
    
    

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