Pandas对缺失值的处理

Pandas使用这些函数处理缺失值:
* isnull和notnull:检测是否是空值,可用于df和series
* dropna:丢弃、删除缺失值
– axis : 删除行还是列,{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0
– how : 如果等于any则任何值为空都删除,如果等于all则所有值都为空才删除
– inplace : 如果为True则修改当前df,否则返回新的df
* fillna:填充空值
– value:用于填充的值,可以是单个值,或者字典(key是列名,value是值)
– method : 等于ffill使用前一个不为空的值填充forword fill;等于bfill使用后一个不为空的值填充backword fill
– axis : 按行还是列填充,{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}
– inplace : 如果为True则修改当前df,否则返回新的df

import pandas as pd

实例:特殊Excel的读取、清洗、处理

步骤1:读取excel的时候,忽略前几个空行

studf = pd.read_excel("./datas/student_excel/student_excel.xlsx", skiprows=2)
studf
Unnamed: 0姓名科目分数
0NaN小明语文85.0
1NaNNaN数学80.0
2NaNNaN英语90.0
3NaNNaNNaNNaN
4NaN小王语文85.0
5NaNNaN数学NaN
6NaNNaN英语90.0
7NaNNaNNaNNaN
8NaN小刚语文85.0
9NaNNaN数学80.0
10NaNNaN英语90.0

步骤2:检测空值

studf.isnull()
Unnamed: 0姓名科目分数
0TrueFalseFalseFalse
1TrueTrueFalseFalse
2TrueTrueFalseFalse
3TrueTrueTrueTrue
4TrueFalseFalseFalse
5TrueTrueFalseTrue
6TrueTrueFalseFalse
7TrueTrueTrueTrue
8TrueFalseFalseFalse
9TrueTrueFalseFalse
10TrueTrueFalseFalse
studf["分数"].isnull()
0     False
1     False
2     False
3      True
4     False
5      True
6     False
7      True
8     False
9     False
10    False
Name: 分数, dtype: bool
studf["分数"].notnull()
0      True
1      True
2      True
3     False
4      True
5     False
6      True
7     False
8      True
9      True
10     True
Name: 分数, dtype: bool
# 筛选没有空分数的所有行
studf.loc[studf["分数"].notnull(), :]
Unnamed: 0姓名科目分数
0NaN小明语文85.0
1NaNNaN数学80.0
2NaNNaN英语90.0
4NaN小王语文85.0
6NaNNaN英语90.0
8NaN小刚语文85.0
9NaNNaN数学80.0
10NaNNaN英语90.0

步骤3:删除掉全是空值的列

studf.dropna(axis="columns", how='all', inplace=True)
studf
姓名科目分数
0小明语文85.0
1NaN数学80.0
2NaN英语90.0
3NaNNaNNaN
4小王语文85.0
5NaN数学NaN
6NaN英语90.0
7NaNNaNNaN
8小刚语文85.0
9NaN数学80.0
10NaN英语90.0

步骤4:删除掉全是空值的行

studf.dropna(axis="index", how='all', inplace=True)
studf
姓名科目分数
0小明语文85.0
1NaN数学80.0
2NaN英语90.0
4小王语文85.0
5NaN数学NaN
6NaN英语90.0
8小刚语文85.0
9NaN数学80.0
10NaN英语90.0

步骤5:将分数列为空的填充为0分

studf.fillna({"分数":0})
姓名科目分数
0小明语文85.0
1NaN数学80.0
2NaN英语90.0
4小王语文85.0
5NaN数学0.0
6NaN英语90.0
8小刚语文85.0
9NaN数学80.0
10NaN英语90.0
# 等同于
studf.loc[:, '分数'] = studf['分数'].fillna(0)
studf
姓名科目分数
0小明语文85.0
1NaN数学80.0
2NaN英语90.0
4小王语文85.0
5NaN数学0.0
6NaN英语90.0
8小刚语文85.0
9NaN数学80.0
10NaN英语90.0

步骤6:将姓名的缺失值填充

使用前面的有效值填充,用ffill:forward fill

studf.loc[:, '姓名'] = studf['姓名'].fillna(method="ffill")
studf
姓名科目分数
0小明语文85.0
1小明数学80.0
2小明英语90.0
4小王语文85.0
5小王数学0.0
6小王英语90.0
8小刚语文85.0
9小刚数学80.0
10小刚英语90.0

步骤7:将清洗好的excel保存

studf.to_excel("./datas/student_excel/student_excel_clean.xlsx", index=False)

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