一、缺失值的判断
在通过Pandas做数据分析时，数据中往往会因为一些原因而出现缺失值NaN (Nota number)o比如前文中的例子，当两个DataFrame对象进行简单运算时，无法匹配的位置会出现缺失值NaN或者None.
isnull ( )和notnull ( )方法都可以用于判断数据是否为缺失值( NaN或者None).如果是缺失值，则isnull()返回值为True, notnull()返回值为False.
df2
Out[170]:
A B C D
a 2.0 4.0 6.0 NaN
b 6.0 8.0 10.0 NaN
c 10.0 12.0 14.0 NaN
df2.isnull()
Out[171]:
A B C D
a False False False True
b False False False True
c False False False True
df2.notnull()
Out[172]:
A B C D
a True True True False
b True True True False
c True True True False二、缺失值数据的过滤
有时遇到包含缺失值的数据处理起来比较简单，只需要保留有数值的数据即可:
df2
Out[182]:
A B C D
a 2.0 4.0 6.0 NaN
b 6.0 8.0 10.0 NaN
c 10.0 12.0 14.0 1.0
#把D列中的缺失值过滤掉
df2.D[df2.D.notnull()]
Out[183]:
c 1.0
Name: D, dtype: float64三、缺失值数据的填充
有时处理数据时我们会想将缺失值用实际的值做替代，Pandas包里也有函数可以调 用：DataFrame.fillna(value=None, method = None, axis = None, inplace=False, limit=None)
参数value是在缺失值处填充的值，可以是数值数字，也可以是字符串；method 是填充的方式，默认为None,也可以取值为ffin、pad、bfill或backfill,其中ffill/pad是用行或列方向上的上一个观测值来填充缺失值，bfill/backfin是用行或列方向上的下一个观测 值来填充；axis与method配合使用，指定行(axis=l)或列(axis=0)的方向；limit=None 时，会填充连续的缺失值，如果指定数值的话，比如limit=2,只会依次填充连续NaN值的 指定数字个数(比如2个)；若inplace=False则不会变更原DataFrame,若inplace=True, 则会改变原DataFrame。
import pandas as pd
import numpy as np
h2h2df=pd.DataFrame(np.arange(1,21).reshape(5,4),index=list('abcde'),columns=list("ABCD"))
h2df.loc['c','A']=np.nan
h2df.loc['b':'d','C']=np.nan
h2df
Out[192]:
A B C D
a 1.0 2 3.0 4
b 5.0 6 NaN 8
c NaN 10 NaN 12
d 13.0 14 NaN 16
e 17.0 18 19.0 20
h2df.fillna(0)
Out[193]:
A B C D
a 1.0 2 3.0 4
b 5.0 6 0.0 8
c 0.0 10 0.0 12
d 13.0 14 0.0 16
e 17.0 18 19.0 20
h2df.fillna(method='ffill')
Out[194]:
A B C D
a 1.0 2 3.0 4
b 5.0 6 3.0 8
c 5.0 10 3.0 12
d 13.0 14 3.0 16
e 17.0 18 19.0 20
h2df.fillna(method='pad')
Out[197]:
A B C D
a 1.0 2 3.0 4
b 5.0 6 3.0 8
c 5.0 10 3.0 12
d 13.0 14 3.0 16
e 17.0 18 19.0 20
h2df.fillna(method='backfill',axis=1)
Out[196]:
A B C D
a 1.0 2.0 3.0 4.0
b 5.0 6.0 8.0 8.0
c 10.0 10.0 12.0 12.0
d 13.0 14.0 16.0 16.0
e 17.0 18.0 19.0 20.0
h2df.fillna(method='ffill',limit=2)
Out[198]:
A B C D
a 1.0 2 3.0 4
b 5.0 6 3.0 8
c 5.0 10 3.0 12
d 13.0 14 NaN 16
e 17.0 18 19.0 20四、缺失值的删除
Pandas提供对包含缺失值的数据集进行行列的删除操作：
DataFrame.dropna（axis=0, how=‘any’, thresh=None）
axis = 0指删除包含缺失值的行，axis = 1指删除包含缺失值的列，默认为0； how=any表示只要有一个缺失值就删除该行（列），how = all表示只有当所有的元素都为缺失值时才删除该行（列），how默认取值为any；thresh默认为None。当thresh=5时表示只有当某行（列）缺失值的数量大于或者等于5时删除该 行（列）。
df
Out[199]:
A B C D
a 1.0 2 3.0 4
b 5.0 6 NaN 8
c NaN 10 NaN 12
d 13.0 14 NaN 16
e 17.0 18 19.0 20
df.dropna(axis=0)
Out[200]:
A B C D
a 1.0 2 3.0 4
e 17.0 18 19.0 20
df.dropna(axis=1)
Out[201]:
B D
a 2 4
b 6 8
c 10 12
d 14 16
e 18 20到此这篇关于Python3 DataFrame缺失值的处理的文章就介绍到这了,更多相关Python3 DataFrame缺失值内容请搜索Devmax以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持Devmax！