在Python Pandas中处理缺失数据

缺失数据在实际数据集中很常见，有效处理缺失数据对于数据分析和机器学习任务至关重要。在 Python 中，Pandas 库提供了强大的工具来处理缺失数据，让您可以高效地清洗、操作和分析包含缺失值的数据集。

缺失数据简介

缺失数据可能由于各种原因而发生，例如数据录入错误、设备故障或故意遗漏。在 Pandas 中，缺失数据用 NaN（Not a Number）值表示，它表示某个特定值缺失或未定义。

在进行任何分析或建模之前，识别和妥善处理缺失数据非常重要。Pandas 提供了几种处理缺失数据的方法，包括检测缺失值、删除或替换它们，以及根据特定标准填充缺失值。

检测缺失数据

处理缺失数据的第一步是识别数据集中是否存在缺失数据。Pandas 提供了 `isnull()` 和 `notnull()` 方法来检测缺失值。这些方法返回一个布尔掩码，指示 DataFrame 或 Series 中的每个值是缺失还是未缺失。

输出

       A      B
0  False  False
1  False   True
2   True  False
3  False  False
4  False  False

df.isnull() 的输出将是一个 DataFrame，其中缺失数据的位置为 True，存在数据的位置为 False。

处理缺失数据

一旦检测到缺失数据，就有几种处理策略。一种常见的方法是使用 `dropna()` 方法删除包含缺失值的行或列。

输出

     A  B
3  4.0  d
4  5.0  e

`dropna()` 方法默认会删除包含任何缺失值的行。您还可以指定 `axis` 参数来删除包含缺失值的列。

输出

Empty DataFrame
Columns: []
Index: [0, 1, 2, 3, 4]

另一种方法是使用 `fillna()` 方法将缺失值填充为特定值。例如，用列的均值填充缺失的数值型数据

输出

     A  B
0  1.0  a
1  2.0  c
2  3.0  c
3  4.0  d
4  5.0  e

用列中最常见的值填充缺失的分类数据

输出

     A  B
0  1.0  a
1  2.0  a
2  2.0  c
3  4.0  d
4  5.0  e

插补缺失数据

在某些情况下，根据特定标准插补缺失值比简单地用特定值填充它们更合适。Pandas 提供了各种插补缺失数据的方法，例如使用列的均值、中位数或众数。

例如，用列的均值插补缺失的数值型数据

输出

     A     B
0  1.0     a
1  2.0  None
2  3.0     c
3  4.0     d
4  5.0     e

缺失数据（在 Pandas 中通常表示为 NaN）会阻碍分析。使用 `isnull()` 或 `notnull()` 进行检测。通过使用 `dropna()` 删除行/列、使用 `fillna()` 填充缺失值或使用 `SimpleImputer()` 进行插补来处理。有效管理可确保分析和模型可靠。

用列中最常见的值插补缺失的分类数据

输出

     A  B
0  1.0  a
1  2.0  a
2  3.0  c
3  4.0  d
4  5.0  e

结论

处理缺失数据是 Python Pandas 中数据清洗和预处理的重要组成部分。通过使用 Pandas 提供的 `isnull()`、`dropna()`、`fillna()` 等方法以及插补技术，您可以有效地管理数据集中的缺失数据，从而确保您的分析和机器学习模型基于可靠和完整的数据。