1.Pandas中认识缺值和查看缺失值

处理缺失值的函数汇总

import pandas as pd
import numpy as np
# 1.认识缺失值  
# 系统默认的缺失值None和np.nan：无论建立时传递的是np.nan、None在Series和DataFrame对象中都是NaN
data = pd.Series([3,4,np.nan,1,5,None])
print(data)
df = pd.DataFrame([[1,2,None],[4,np.nan,6],[5,6,7]])
df

# 2.缺失值查看info
# 2.1 info查看Series的缺失值
print("2.1 info查看Series的缺失值：\n")
print(data.info())
# 2.2 info查看DataFrame的缺失值
print("2.2 info查看DataFrame的缺失值：\n")
print(df.info())

# 3.获取所有缺失值
# 3.1 isnull isna ————>若是缺失值返回True,若不是缺失值返回False
print("3.1 isnull isna ————>若是缺失值返回True:\n",data.isnull(),'\n',data.isna())

# 3.2 notnull notna ————>若是缺失值返回False,若不是缺失值返回True
print("3.2 notnull notna ————>若是缺失值返回False,若不是缺失值返回True:\n",data.notnull(),'\n',data.notna())

# 3.3 获取缺失值/非空值的位置
print('获取缺失值：\n',data[data.isnull()])
print('获取非空值：\n',data[data.notna()])

# 3.4 any() ————>若存在缺失值就返回True：默认检测列中是否含有缺失值
print('3.4 any() ————>若存在缺失值就返回True:\n', df.isna().any())

# 3.5 all() ————>若存在缺失值就返回False：默认检测列中是否含有缺失值
print('3.5 all() ————>若存在缺失值就返回False:\n', df.isna().all())

# 3.6 any() ————>若存在缺失值就返回True：检测行
print('3.4 any() ————>若存在缺失值就返回True:\n', df.isna().any(axis=1))

# 3.7 查看缺失值具体位置
df[df.isna().any(1)]

2.Pandas填充缺失值

调用fillna()方法对数据表中的所有缺失值进行填充，在fillna()方法中输入要填充的值。还可以通过method参数使用前一个数和后一个数来进行填充。

df.fillna(
 value :用于填充缺失值的数值，也可以提供
dict/Series/DataFrame 以进—步指明哪些索引/列会被替换 不能使用 list
 method = None :有索引时具体的填充方法，向前填充，向后填充等
 limit = None :指定了 method 后设定具体的最大填充步长，此步长不能填充
 axis : index (0), columns (1)
 inplace = False
)

import pandas as pd
import numpy as np
# 1.一维数组Series对象的缺失值填充
data = pd.Series([3,4,np.nan,1,5,None])
print('原数据：')
print(data)
# 1.1 以0进行填充
print('以0进行填充')
print(data.fillna(0))
# 1.2 以前一个数值进行填充
print('以前一个数值进行填充')
print(data.fillna(method='ffill'))
# 1.3 以后一个数值进行填充
print('以后一个数值进行填充')
print(data.fillna(method='bfill'))
# 1.4 先按照前一个，再后一个填充（在末尾的数值或者开头的缺失值，可能无法被填充到）
print('先按照前一个，再后一个填充')
print(data.fillna(method='bfill').fillna(method='ffill'))

# 2.二维数组DataFrame对象缺失值填充
df = pd.DataFrame([[1,2,np.nan],[4,np.nan,6],[5,6,7]])
print('原数据：')
print(df)
# 2.1 以0进行填充
print('以0进行填充')
print(df.fillna(0))
# 2.2 以本列的上一行数值进行填充
print('以本列的上一行数值进行填充')
print(df.fillna(method='ffill'))
# 2.3 以本列的下一行数值进行填充（默认是以列为准aixs=0）
print('以本列的下一行数值进行填充')
print(df.fillna(method='bfill'))
# 2.4 以本行的下一列数值进行填充
print('以本行的下一列数值进行填充')
print(df.fillna(method='bfill',axis=1))
# 2.5 列的平均值进行填充
for i in df.columns:
    df[i] = df[i].fillna(np.nanmean(df[i]))
print('列的平均值进行填充')
print(df)

3.Pandas删除缺失值

调用dropna()方法删除缺失值，dropna()方法默认删除含有缺失值的行，也就是只要某一行有缺失值就把这一行删除。如果想按列为单位删除缺失值，需要传入参数axis=’columns’。

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame([[1,2,np.nan],[4,np.nan,6],[5,6,7]])
print('原数据：')
print(df)
# 删除缺失值：dropna 默认是以行为单位进行删除，默认存在缺失值，删除一整行
'''
df.dropna(
 axis = 0 : index (0), columns (1)
 how = any : any、all
 any :任何一个为 NA 就删除
 all :所有的都是 NA 删除
 thresh = None :删除的数量阈值，
 int
 subset :希望在处理中包括的行/列子集
 inplace = False :
)
'''
#  默认以行为单位删除
print("默认以行为单位删除")
print(df.dropna())
# 以列为单位进行删除
print("以列为单位进行删除")
print(df.dropna(axis=0))
# 行中所有为空值时才进行删除
print('行中所有为空值时才进行删除')
print(df.dropna(how='all'))
# 默认情况，只要存在就删除一行
print('默认情况，只要存在就删除一行')
print(df.dropna(how='any'))

4.Pandas数据查重

标识出重复行的意义在于进一步检査重复原因，以便将可能的错误数据加以修改

import pandas as pd
df = pd.read_excel('stu_data.xlsx')
pd.options.display.max_rows = 4
# 1.Duplicated：True为不是重复数据，False为是重复数据
# 1.1默认对比每一行是否存在完全相同的数据
# df.duplicated()# 查看每一行是否存在
print('查看全部数据是否存在完全相同的')
print(df.duplicated().any()) 

# 1.2对比指定列中的行是否存在完全相同的数据
print('对比指定列中的行是否存在完全相同的数据')
print(df.duplicated(['开设','课程']))

# 1.3 对比指定列中的行是否存在完全相同的数据,直接删除数据
print('对比指定列中的行是否存在完全相同的数据,直接删除数据')
print(df.drop_duplicates(['开设','课程']))

# 1.4 过滤的使用替代删除：与1.3完全相同
print('过滤的使用替代删除：与1.3完全相同')
print(df[~df.duplicated(['开设','课程'])])

# 1.5 使用索引标识重复行
df2 = df.set_index(['开设','课程'])
df2.index.duplicated()