Pandas 数据丢失
Pandas 数据丢失的操作实例
在现实生活中，数据丢失始终是一个问题。机器学习和数据挖掘等领域在模型预测的准确性方面面临严重问题，因为缺少值会导致数据质量较差。在这些领域中，缺失值处理是使模型更准确和有效的主要重点。
什么时候以及为什么会丢失数据？
让我们考虑一项产品的在线调查。很多时候，人们不会共享与他们有关的所有信息。很少有人会分享他们的经验，但是不会分享他们使用该产品有多长时间；很少有人分享他们使用该产品的时间，他们的经历而不是他们的联系信息。因此，以某种方式或其他方式总是会丢失一部分数据，这在实时情况下非常普遍。
现在让我们看看如何使用熊猫处理缺失值（例如NA或NaN）。
# import the pandas library
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'e', 'f',
'h'],columns=['one', 'two', 'three'])
df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'])
print(df)
运行结果如下：
one two three
a -0.576991 -0.741695 0.553172
b NaN NaN NaN
c 0.744328 -1.735166 1.749580
NaN replaced with '0':
one two three
a -0.576991 -0.741695 0.553172
b 0.000000 0.000000 0.000000
c 0.744328 -1.735166 1.749580
使用重新索引，我们创建了一个缺少值的DataFrame。在输出中，NaN表示不是数字。
检查缺失值
为了使检测的缺失值更容易（和不同阵列dtypes），熊猫提供ISNULL（）和NOTNULL（）功能，这也是对系列和数据帧的对象的方法-
实例 1
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'e', 'f',
'h'],columns=['one', 'two', 'three'])
df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'])
print(df['one'].isnull())
运行结果如下：
a False
b True
c False
d True
e False
f False
g True
h False
Name: one, dtype: bool
实例 2
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'e', 'f',
'h'],columns=['one', 'two', 'three'])
df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'])
print(df['one'].notnull())
运行结果如下：
a True
b False
c True
d False
e True
f True
g False
h True
Name: one, dtype: bool
缺少数据的计算
汇总数据时，NA将被视为零
如果数据均为不适用，则结果为不适用
实例 1
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'e', 'f',
'h'],columns=['one', 'two', 'three'])
df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'])
print(df['one'].sum())
运行结果如下：
实例 2
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(index=[0,1,2,3,4,5],columns=['one','two'])
print(df['one'].sum()
运行结果如下：
清理/填充丢失的数据
Pandas 提供了多种清除缺失值的方法。fillna函数可以通过以下几种方法用非空数据“填充” NA值。
用标量值替换NaN
以下程序显示了如何将“ NaN”替换为“ 0”。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 3), index=['a', 'c', 'e'],columns=['one',
'two', 'three'])
df = df.reindex(['a', 'b', 'c']))
print(df)
print(("NaN replaced with '0':"))
print(df.fillna(0))
运行结果如下：
one two three
a -0.576991 -0.741695 0.553172
b NaN NaN NaN
c 0.744328 -1.735166 1.749580
NaN replaced with '0':
one two three
a -0.576991 -0.741695 0.553172
b 0.000000 0.000000 0.000000
c 0.744328 -1.735166 1.749580
在这里，我们填充零值；相反，我们还可以填充其他任何值。
向前和向后填充NA
使用“重新索引”一章中讨论的填充概念，我们将填充缺少的值。
| 方法 |
操作 |
| pad/fill |
向前填充< |
| bfill/backfill |
向后填充 |
实例 1
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'e', 'f',
'h'],columns=['one', 'two', 'three'])
df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'])
print(df.fillna(method='pad'))
运行结果如下：
one two three
a 0.077988 0.476149 0.965836
b 0.077988 0.476149 0.965836
c -0.390208 -0.551605 -2.301950
d -0.390208 -0.551605 -2.301950
e -2.000303 -0.788201 1.510072
f -0.930230 -0.670473 1.146615
g -0.930230 -0.670473 1.146615
h 0.085100 0.532791 0.887415
实例 2
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'e', 'f',
'h'],columns=['one', 'two', 'three'])
df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'])
print(df.fillna(method='backfill'))
运行结果如下：
one two three
a 0.077988 0.476149 0.965836
b -0.390208 -0.551605 -2.301950
c -0.390208 -0.551605 -2.301950
d -2.000303 -0.788201 1.510072
e -2.000303 -0.788201 1.510072
f -0.930230 -0.670473 1.146615
g 0.085100 0.532791 0.887415
h 0.085100 0.532791 0.887415
删除缺失值
如果只想排除丢失的值，则将dropna函数与axis参数一起使用。默认情况下，axis = 0，即沿着行，这意味着如果一行中的任何值为NA，那么将排除整行。
实例 1
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'e', 'f',
'h'],columns=['one', 'two', 'three'])
df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'])
print(df.dropna())
运行结果如下：
one two three a 0.077988 0.476149 0.965836 c -0.390208 -0.551605 -2.301950 e -2.000303 -0.788201 1.510072 f -0.930230 -0.670473 1.146615 h 0.085100 0.532791 0.887415
实例 2
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'e', 'f',
'h'],columns=['one', 'two', 'three'])
df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'])
print(df.dropna(axis=1))
运行结果如下：
Empty DataFrame
Columns: [ ]
Index: [a, b, c, d, e, f, g, h]
替换缺失的（或）通用值
很多时候，我们必须用某个特定值替换一个通用值。我们可以通过应用replace方法来实现。
用标量值替换NA是fillna（）函数的等效行为。
实例 1
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'one':[10,20,30,40,50,2000], 'two':[1000,0,30,40,50,60]})
print(df.replace({1000:10,2000:60}))
运行结果如下：
one two
0 10 10
1 20 0
2 30 30
3 40 40
4 50 50
5 60 60
实例 2
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'one':[10,20,30,40,50,2000], 'two':[1000,0,30,40,50,60]})
print(df.replace({1000:10,2000:60})
运行结果如下：
one two
0 10 10
1 20 0
2 30 30
3 40 40
4 50 50
5 60 60
