面对缺失值三种处理方法：
- option 1： 去掉含有缺失值的样本（行）
- option 2：将含有缺失值的列（特征向量）去掉
- option 3：将缺失值用某些值填充（0，平均值，中值等）
对于dropna和fillna,dataframe和series都有，在这主要讲datafame的
对于option1：
使用DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)
参数说明：
- axis:
- axis=0: 删除包含缺失值的行
- axis=1: 删除包含缺失值的列
- how: 与axis配合使用
- how=‘any’ :只要有缺失值出现，就删除该行货列
- how=‘all’: 所有的值都缺失，才删除行或列
- thresh： axis中至少有thresh个非缺失值，否则删除
- 比如 axis=0，thresh=10：标识如果该行中非缺失值的数量小于10，将删除改行
- subset: list
- 在哪些列中查看是否有缺失值
- inplace: 是否在原数据上操作。如果为真，返回None否则返回新的copy，去掉了缺失值
建议在使用时将全部的缺省参数都写上，便于快速理解
examples:
df = pd.DataFrame(
{"name": ['Alfred', 'Batman', 'Catwoman'],
"toy": [np.nan, 'Batmobile', 'Bullwhip'],
"born": [pd.NaT, pd.Timestamp("1940-04-25")
pd.NaT]})
>>> df
name toy born
0 Alfred NaN NaT
1 Batman Batmobile 1940-04-25
2 Catwoman Bullwhip NaT
# Drop the rows where at least one element is missing.
>>> df.dropna()
name toy born
1 Batman Batmobile 1940-04-25
# Drop the columns where at least one element is missing.
>>> df.dropna(axis='columns')
name
0 Alfred
1 Batman
2 Catwoman
# Drop the rows where all elements are missing.
>>> df.dropna(how='all')
name toy born
0 Alfred NaN NaT
1 Batman Batmobile 1940-04-25
2 Catwoman Bullwhip NaT
# Keep only the rows with at least 2 non-NA values.
>>> df.dropna(thresh=2)
name toy born
1 Batman Batmobile 1940-04-25
2 Catwoman Bullwhip NaT
# Define in which columns to look for missing values.
>>> df.dropna(subset=['name', 'born'])
name toy born
1 Batman Batmobile 1940-04-25
# Keep the DataFrame with valid entries in the same variable.
>>> df.dropna(inplace=True)
>>> df
name toy born
1 Batman Batmobile 1940-04-25对于option 2:
可以使用dropna 或者drop函数DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise')
- labels: 要删除行或列的列表
- axis: 0 行 ；1 列
df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4), columns=['A', 'B', 'C', 'D']) >>>df A B C D 0 0 1 2 3 1 4 5 6 7 2 8 9 10 11 # 删除列 >>> df.drop(['B', 'C'], axis=1) A D 0 0 3 1 4 7 2 8 11 >>> df.drop(columns=['B', 'C']) A D 0 0 3 1 4 7 2 8 11 # 删除行（索引） >>> df.drop([0, 1]) A B C D 2 8 9 10 11
对于option3
使用DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs)
- value: scalar, dict, Series, or DataFrame
- dict 可以指定每一行或列用什么值填充
- method： {‘backfill’, ‘bfill’, ‘pad’, ‘ffill’, None}, default None
- 在列上操作
- ffill / pad: 使用前一个值来填充缺失值
- backfill / bfill :使用后一个值来填充缺失值
- limit 填充的缺失值个数限制。应该不怎么用
f = pd.DataFrame([[np.nan, 2, np.nan, 0],
[3, 4, np.nan, 1],
[np.nan, np.nan, np.nan, 5],
[np.nan, 3, np.nan, 4]],
columns=list('ABCD'))
>>> df
A B C D
0 NaN 2.0 NaN 0
1 3.0 4.0 NaN 1
2 NaN NaN NaN 5
3 NaN 3.0 NaN 4
# 使用0代替所有的缺失值
>>> df.fillna(0)
A B C D
0 0.0 2.0 0.0 0
1 3.0 4.0 0.0 1
2 0.0 0.0 0.0 5
3 0.0 3.0 0.0 4
# 使用后边或前边的值填充缺失值
>>> df.fillna(method='ffill')
A B C D
0 NaN 2.0 NaN 0
1 3.0 4.0 NaN 1
2 3.0 4.0 NaN 5
3 3.0 3.0 NaN 4
>>>df.fillna(method='bfill')
A B C D
0 3.0 2.0 NaN 0
1 3.0 4.0 NaN 1
2 NaN 3.0 NaN 5
3 NaN 3.0 NaN 4
# Replace all NaN elements in column ‘A', ‘B', ‘C', and ‘D', with 0, 1, 2, and 3 respectively.
# 每一列使用不同的缺失值
>>> values = {'A': 0, 'B': 1, 'C': 2, 'D': 3}
>>> df.fillna(value=values)
A B C D
0 0.0 2.0 2.0 0
1 3.0 4.0 2.0 1
2 0.0 1.0 2.0 5
3 0.0 3.0 2.0 4
#只替换第一个缺失值
>>>df.fillna(value=values, limit=1)
A B C D
0 0.0 2.0 2.0 0
1 3.0 4.0 NaN 1
2 NaN 1.0 NaN 5
3 NaN 3.0 NaN 4房价分析：
在此问题中，只有bedroom一列有缺失值，按照此三种方法处理代码为：
# option 1 将含有缺失值的行去掉
housing.dropna(subset=["total_bedrooms"])
# option 2 将"total_bedrooms"这一列从数据中去掉
housing.drop("total_bedrooms", axis=1)
# option 3 使用"total_bedrooms"的中值填充缺失值
median = housing["total_bedrooms"].median()
housing["total_bedrooms"].fillna(median) sklearn提供了处理缺失值的 Imputer类，具体的使用教程在这:https://www.jb51.net/article/259441.htm
总结
到此这篇关于Python pandas处理缺失值(dropna、drop、fillna)的文章就介绍到这了,更多相关pandas处理缺失值内容请搜索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！