7.1 处理缺失数据
- 滤除缺失数据
- 填充缺失数据

7.1 处理缺失数据

在许多数据分析工作中，缺失数据是经常发生的。pandas的目标之一就是尽量轻松地处理缺失数据。例如，pandas对象的所有描述性统计默认都不包括缺失数据。

缺失数据在pandas中呈现的方式有些不完美，但对于大多数用户可以保证功能正常。对于数值数据，pandas使用浮点值NaN（Not a Number）表示缺失数据。我们称其为哨兵值，可以方便的检测出来：

In [10]: string_data = pd.Series(['aardvark', 'artichoke', np.nan, 'avocado'])
In [11]: string_data
Out[11]:
0     aardvark
1    artichoke
2          NaN
3      avocado
dtype: object
In [12]: string_data.isnull()
Out[12]: 
0    False
1    False
2     True
3    False
dtype: bool

在pandas中，我们采用了R语言中的惯用法，即将缺失值表示为NA，它表示不可用not available。在统计应用中，NA数据可能是不存在的数据或者虽然存在，但是没有观察到（例如，数据采集中发生了问题）。当进行数据清洗以进行分析时，最好直接对缺失数据进行分析，以判断数据采集的问题或缺失数据可能导致的偏差。

Python内置的None值在对象数组中也可以作为NA：

In [13]: string_data[0] = None
In [14]: string_data.isnull()
Out[14]: 
0     True
1    False
2     True
3    False
dtype: bool

pandas项目中还在不断优化内部细节以更好处理缺失数据，像用户API功能，例如pandas.isnull，去除了许多恼人的细节。表7-1列出了一些关于缺失数据处理的函数。

表7-1 NA处理方法

滤除缺失数据

过滤掉缺失数据的办法有很多种。你可以通过pandas.isnull或布尔索引的手工方法，但dropna可能会更实用一些。对于一个Series，dropna返回一个仅含非空数据和索引值的Series：

In [15]: from numpy import nan as NA
In [16]: data = pd.Series([1, NA, 3.5, NA, 7])
In [17]: data.dropna()
Out[17]: 
0    1.0
2    3.5
4    7.0
dtype: float64

这等价于：

In [18]: data[data.notnull()]
Out[18]: 
0    1.0
2    3.5
4    7.0
dtype: float64

而对于DataFrame对象，事情就有点复杂了。你可能希望丢弃全NA或含有NA的行或列。dropna默认丢弃任何含有缺失值的行：

In [19]: data = pd.DataFrame([[1., 6.5, 3.], [1., NA, NA],
   ....:                      [NA, NA, NA], [NA, 6.5, 3.]])
In [20]: cleaned = data.dropna()
In [21]: data
Out[21]: 
     0    1    2
0  1.0  6.5  3.0
1  1.0  NaN  NaN
2  NaN  NaN  NaN
3  NaN  6.5  3.0
In [22]: cleaned
Out[22]: 
     0    1    2
0  1.0  6.5  3.0

传入how=’all’将只丢弃全为NA的那些行：

In [23]: data.dropna(how='all')
Out[23]: 
     0    1    2
0  1.0  6.5  3.0
1  1.0  NaN  NaN
3  NaN  6.5  3.0

用这种方式丢弃列，只需传入axis=1即可：

In [24]: data[4] = NA
In [25]: data
Out[25]: 
     0    1    2   4
0  1.0  6.5  3.0 NaN
1  1.0  NaN  NaN NaN
2  NaN  NaN  NaN NaN
3  NaN  6.5  3.0 NaN
In [26]: data.dropna(axis=1, how='all')
Out[26]: 
     0    1    2
0  1.0  6.5  3.0
1  1.0  NaN  NaN
2  NaN  NaN  NaN
3  NaN  6.5  3.0

另一个滤除DataFrame行的问题涉及时间序列数据。假设你只想留下一部分观测数据，可以用thresh参数实现此目的：

In [27]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(7, 3))
In [28]: df.iloc[:4, 1] = NA
In [29]: df.iloc[:2, 2] = NA
In [30]: df
Out[30]: 
          0         1         2
0 -0.204708       NaN       NaN
1 -0.555730       NaN       NaN
2  0.092908       NaN  0.769023
3  1.246435       NaN -1.296221
4  0.274992  0.228913  1.352917
5  0.886429 -2.001637 -0.371843
6  1.669025 -0.438570 -0.539741
In [31]: df.dropna()
Out[31]: 
          0         1         2
4  0.274992  0.228913  1.352917
5  0.886429 -2.001637 -0.371843
6  1.669025 -0.438570 -0.539741
In [32]: df.dropna(thresh=2)
Out[32]: 
          0         1         2
2  0.092908       NaN  0.769023
3  1.246435       NaN -1.296221
4  0.274992  0.228913  1.352917
5  0.886429 -2.001637 -0.371843
6  1.669025 -0.438570 -0.539741

填充缺失数据

你可能不想滤除缺失数据（有可能会丢弃跟它有关的其他数据），而是希望通过其他方式填补那些“空洞”。对于大多数情况而言，fillna方法是最主要的函数。通过一个常数调用fillna就会将缺失值替换为那个常数值：

In [33]: df.fillna(0)
Out[33]: 
          0         1         2
0 -0.204708  0.000000  0.000000
1 -0.555730  0.000000  0.000000
2  0.092908  0.000000  0.769023
3  1.246435  0.000000 -1.296221
4  0.274992  0.228913  1.352917
5  0.886429 -2.001637 -0.371843
6  1.669025 -0.438570 -0.539741

若是通过一个字典调用fillna，就可以实现对不同的列填充不同的值：

In [34]: df.fillna({1: 0.5, 2: 0})
Out[34]: 
          0         1         2
0 -0.204708  0.500000  0.000000
1 -0.555730  0.500000  0.000000
2  0.092908  0.500000  0.769023
3  1.246435  0.500000 -1.296221
4  0.274992  0.228913  1.352917
5  0.886429 -2.001637 -0.371843
6  1.669025 -0.438570 -0.539741

fillna默认会返回新对象，但也可以对现有对象进行就地修改：

In [35]: _ = df.fillna(0, inplace=True)
In [36]: df
Out[36]: 
          0         1         2
0 -0.204708  0.000000  0.000000
1 -0.555730  0.000000  0.000000
2  0.092908  0.000000  0.769023
3  1.246435  0.000000 -1.296221
4  0.274992  0.228913  1.352917
5  0.886429 -2.001637 -0.371843
6  1.669025 -0.438570 -0.539741

对reindexing有效的那些插值方法也可用于fillna：

In [37]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 3))
In [38]: df.iloc[2:, 1] = NA
In [39]: df.iloc[4:, 2] = NA
In [40]: df
Out[40]: 
          0         1         2
0  0.476985  3.248944 -1.021228
1 -0.577087  0.124121  0.302614
2  0.523772       NaN  1.343810
3 -0.713544       NaN -2.370232
4 -1.860761       NaN       NaN
5 -1.265934       NaN       NaN
In [41]: df.fillna(method='ffill')
Out[41]: 
          0         1         2
0  0.476985  3.248944 -1.021228
1 -0.577087  0.124121  0.302614
2  0.523772  0.124121  1.343810
3 -0.713544  0.124121 -2.370232
4 -1.860761  0.124121 -2.370232
5 -1.265934  0.124121 -2.370232
In [42]: df.fillna(method='ffill', limit=2)
Out[42]: 
          0         1         2
0  0.476985  3.248944 -1.021228
1 -0.577087  0.124121  0.302614
2  0.523772  0.124121  1.343810
3 -0.713544  0.124121 -2.370232
4 -1.860761       NaN -2.370232
5 -1.265934       NaN -2.370232

只要有些创新，你就可以利用fillna实现许多别的功能。比如说，你可以传入Series的平均值或中位数：

In [43]: data = pd.Series([1., NA, 3.5, NA, 7])
In [44]: data.fillna(data.mean())
Out[44]: 
0    1.000000
1    3.833333
2    3.500000
3    3.833333
4    7.000000
dtype: float64

表7-2列出了fillna的参考。

7.1 处理缺失数据 - 图2

fillna函数参数