前言

本章介紹pandas中的缺失數(shù)據(jù)，主要內(nèi)容有：

• pandas中對(duì)np.nan的操作： 統(tǒng)計(jì) 、 刪除 、 填充 、 插值
•  pandas中的Nullable類型及相關(guān)操作

在無特殊說明時(shí)，本章主要采用的df數(shù)據(jù)如下，不再重復(fù)說明：

df = pd.read_csv('./data/learn_pandas.csv',usecols=['Grade','Name','Gender','Height','Weight','Transfer'])
df

一、缺失值的統(tǒng)計(jì)和刪除

1.缺失值的統(tǒng)計(jì)

我們可以使用isna()和isnull()方法來統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中的np.nan數(shù)據(jù)：

df.isna()

返回的是相同形狀的數(shù)據(jù)，對(duì)于非np.nan的元素返回 Fasle ，否則返回 True 。

接下來讓我們驗(yàn)證這兩種方法的等效性：

>>> df.isna().equals(df.isnull())
True

notna()和notnull()方法與isna()方法正好相反，它對(duì)非缺失值返回的是True，缺失值返回Fasle：

同樣地，我們來驗(yàn)證一下它們之間的關(guān)系：

>>> df.notna().equals(df.notnull())
True
>>> df.notna().equals(~df.isna())
True

證明這四個(gè)方法確實(shí)是兩兩相同，兩兩相反。

1）配合其他統(tǒng)計(jì)方法使用

我們可以將isna()方法與一些其他統(tǒng)計(jì)方法一起使用，如統(tǒng)計(jì)每行數(shù)據(jù)缺失值的數(shù)量：

df.isna().sum(axis = 1)

axis = 1代表沿著每列去統(tǒng)計(jì)，結(jié)果返回的是每行的缺失值數(shù)

也可以統(tǒng)計(jì)每列缺失值所占的比例：

df.isna().sum(axis = 0)/df.shape[0]

其中，axis = 0代表代表沿著每行去統(tǒng)計(jì)，結(jié)果返回的是每列的缺失值數(shù)，df.shape[0]代表數(shù)據(jù)列的長度。

2）配合索引使用

也可以將isna()方法與索引一起使用，如返回體重為缺失值的行：

df[df['Weight'].isna()]

3）配合邏輯方法使用

如果要返回身高體重同時(shí)缺失的行，就需要邏輯方法配合：

df[df[['Height','Weight']].isna().all(axis = 1)]

也可以統(tǒng)計(jì)df中有缺失值的列：

df.isna().any(axis = 0)

返回False代表該列無缺失值，True代表該列至少有一個(gè)缺失值。

總結(jié)規(guī)律如下：

進(jìn)一步總結(jié)，上面的含義可以劃分為4種情況，即isna()和notna()在邏輯方法不同，結(jié)果不同時(shí)，代表含義相同。

2.缺失值的刪除

在pandas中利用dropna方法對(duì)缺失值進(jìn)行刪除：

res = df.dropna(how = 'all',subset=['Height','Weight'])
res

how參數(shù)可以設(shè)置成‘a(chǎn)ll'或‘a(chǎn)ny'，默認(rèn)是‘a(chǎn)ny'，subset參數(shù)代表刪除考慮的列名，作用和利用df索引進(jìn)行訪問等同。

來跟上面例子聯(lián)動(dòng)一下，查看一下行索引為91和102的同學(xué)：

>>> res.loc[91]
KeyError: 91
>>> res.loc[102]
KeyError: 102

可以看到確實(shí)是成功刪除了。

1）thresh參數(shù)

thresh參數(shù)代表數(shù)據(jù)不被刪除至少需要的非缺失值數(shù)量：

df.dropna(axis = 1,thresh = df.shape[0] - 15)

這里的axis參數(shù)跟上面sum方法中的axis參數(shù)相比，有一些不一樣。我們知道sum方法中axis參數(shù)為1代表 沿著列 進(jìn)行求和，最終返回的是 每行 的和，而dropna中axis參數(shù)為1僅代表對(duì) 每列 的非缺失值進(jìn)行thresh值比較，意義是不同的，這也警告我們不要對(duì)所有方法中的axis參數(shù)統(tǒng)一去看待，要視情況而定。

2）自定義方法代替dropna方法

其實(shí)dropna的返回結(jié)果可以理解成按條件篩選，所以我們可以利用缺失值統(tǒng)計(jì)的相關(guān)方法進(jìn)行自定義方法來代替方法：

#刪除身高體重均為缺失值的行（保留身高體重至少有一個(gè)為非缺失值的行）
>>> res2 = df[df[['Height','Weight']].notna().any(axis = 1)]
>>> res2.equals(res)
True
>>> res = df.dropna(how = 'any',subset=['Height','Weight'])
>>> res2 = df[df[['Height','Weight']].notna().all(axis = 1)]
>>> res2.equals(res)
True

對(duì)于無thresh參數(shù)的簡單dropna使用，總結(jié)如下：

這是由于，dropna()代表刪除isna()在all判斷下為True的數(shù)據(jù)，等價(jià)于保留notna()在any判斷下為True的數(shù)據(jù)。

在來看如何代替帶有thresh參數(shù)的dropna方法：

df.loc[:,df.notna().sum(axis = 0) >= df.shape[0]-15]

即利用notna方法和loc索引，返回非缺失值大于等于thresh的列。

二、缺失值的填充和插值

1.填充

我們利用fillna方法對(duì)缺失值進(jìn)行填充，以Series舉例，比較重要的參數(shù)有：

• value：標(biāo)量或字典（索引到元素的映射）
• method：ffill代表由前面的非缺失值來填充，bfill代表由后面的來填充，默認(rèn)是None
• limit：代表連續(xù)缺失值最多填充次數(shù)
• inplace：是否替換原數(shù)據(jù)

在這里使用的Series數(shù)據(jù)如下：

>>> s = pd.Series([np.nan,2,np.nan,np.nan,0,np.nan],list('Xiaomy'))
>>> s
X  NaN
i  2.0
a  NaN
o  NaN
m  0.0
y  NaN
dtype: float64

1）利用value參數(shù)進(jìn)行填充

#使用標(biāo)量進(jìn)行填充
>>> s.fillna(1)
X  1.0
i  2.0
a  1.0
o  1.0
m  0.0
y  1.0
dtype: float64

#使用字典進(jìn)行填充
>>> s.fillna({'X':1,'y':100,'c':1})
X   1.0
i   2.0
a   NaN
o   NaN
m   0.0
y  100.0
dtype: float64

我們可以看到在使用字典進(jìn)行填充時(shí)字典不需要包含所有缺失值的索引，且字典里面可以包含其他非索引值。

2）利用method方法進(jìn)行填充

也可以利用method方法進(jìn)行連續(xù)填充：

#由前面的非缺失值向后填充
>>> s.fillna(method='ffill')
X  NaN
i  2.0
a  2.0
o  2.0
m  0.0
y  0.0
dtype: float64

#由后面的非缺失值向前填充
>>> s.fillna(method='bfill')
X  2.0
i  2.0
a  0.0
o  0.0
m  0.0
y  NaN
dtype: float64

這里可以看到，對(duì)于ffill方式，開始的缺失值是不能填充的；對(duì)于bfill方式，結(jié)尾的缺失值也是不能填充的。

3）分組和缺失值填充的配合

對(duì)于df數(shù)據(jù)中身高的缺失項(xiàng)，最好利用對(duì)應(yīng)年級(jí)的相同性別的平均身高來填充：

>>> df.groupby(['Grade','Gender'])['Height'].transform(lambda x:x.fillna(x.mean()))
0   158.900000
1   166.500000
2   188.900000
3   158.363158
4   174.000000
     ...  
195  153.900000
196  160.900000
197  153.900000
198  175.300000
199  155.700000
Name: Height, Length: 200, dtype: float64

這里利用的是分組中的自定義變換方法配合缺失值填充使用。

另外，limit參數(shù)可以限制填充的次數(shù)，以配合method參數(shù)為例：

>>> s.fillna(method='ffill',limit=1)
X  NaN
i  2.0
a  2.0
o  NaN
m  0.0
y  0.0
dtype: float64

當(dāng)然，limit參數(shù)也可以配合其他參數(shù)進(jìn)行使用，這里不再贅述。

練一練

題目：對(duì)一個(gè)序列以如下規(guī)則填充缺失值：如果單獨(dú)出現(xiàn)的缺失值，就用前后均值填充，如果連續(xù)出現(xiàn)的缺失值就不填充，即序列[1, NaN, 3, NaN, NaN]填充后為[1, 2, 3, NaN, NaN]，請(qǐng)利用fillna函數(shù)實(shí)現(xiàn)。（提示：利用`limit``參數(shù)）

>>> s = pd.Series([1,np.nan,3,np.nan,np.nan])
>>> res = (s.fillna(method='ffill',limit=1)+s.fillna(method='bfill',limit=1))/2
>>> res
0  1.0
1  2.0
2  3.0
3  NaN
4  NaN
dtype: float64

思路：對(duì)于不滿足題設(shè)條件的位置包括處于兩端的位置，利用np.nan和其他值相加為本身的特性，依然保持為np.nan；對(duì)于左右均為非缺失值的位置，即可求得左右兩側(cè)之和，然后最后除2即可。

2.插值方法

在pandas中一般使用interpolate方法進(jìn)行插值，重要的參數(shù)有：

• limit_direction：‘forward'代表由前面的非缺失值進(jìn)行插值，‘backward'代表由前面的非缺失值進(jìn)行插值，‘both'代表二者兼有
• method：插值方法，包括‘nearest', ‘zero', ‘slinear', ‘quadratic', ‘cubic', ‘spline', ‘barycentric', ‘polynomial'，默認(rèn)為‘linear'
• inplace：是否替換原數(shù)據(jù)
• limit：插值次數(shù)

本節(jié)使用的Series數(shù)據(jù)如下：

>>> s = pd.Series([np.nan, np.nan, 1, np.nan, np.nan, np.nan, 2, np.nan, np.nan])
>>> s
0  NaN
1  NaN
2  1.0
3  NaN
4  NaN
5  NaN
6  2.0
7  NaN
8  NaN
dtype: float64

1）線性插值

>>> s.interpolate(limit_direction='backward')
0  1.00
1  1.00
2  1.00
3  1.25
4  1.50
5  1.75
6  2.00
7   NaN
8   NaN
dtype: float64

>>> s.interpolate(limit_direction='both')
0  1.00
1  1.00
2  1.00
3  1.25
4  1.50
5  1.75
6  2.00
7  2.00
8  2.00
dtype: float64

這里舉了向前和向兩端分別進(jìn)行線性插值的例子，這里注意如果缺失值的左側(cè)或右側(cè)完全沒有非缺失值，那么它會(huì)由最近的非缺失值來填充。

2）最鄰近插值

注意要提前install scipy庫，否則會(huì)報(bào)錯(cuò)：

>>> s.interpolate(method = 'nearest')
0  NaN
1  NaN
2  1.0
3  1.0
4  1.0
5  2.0
6  2.0
7  NaN
8  NaN
dtype: float64

注意，這里會(huì)忽視兩端，且距離兩側(cè)非缺失值相同的位置會(huì)默認(rèn)插入前一個(gè)非缺失值。

3）索引插值

索引插值可以理解成不等比線性插值，它是根據(jù)索引的相對(duì)距離進(jìn)行插入，有點(diǎn)百分位數(shù)的意思：

>>> s = pd.Series([0,np.nan,100],index=[0,1,10])
>>> s.interpolate(method = 'index')
0    0.0
1   10.0
10  100.0
dtype: float64

>>> s.interpolate()
0    0.0
1   50.0
10  100.0
dtype: float64

注意它和線性插值的區(qū)別。

三、Nullable類型

1.缺失值的本質(zhì)和缺陷

python中用None表示缺失值，Numpy中用np.nan表示缺失值，它倆的共同點(diǎn)都是與其他值不等，而不同點(diǎn)是后者與自己也不等且沒有用于關(guān)鍵字，需要通過numpy.nan來使用：

>>> None == True
False
>>> np.nan == True
False
>>> np.nan == []
False
>>> None == []
False
>>> np.nan == ''
False
>>> None == ''
False
>>> None == None
True
>>> np.nan == np.nan
False
>>> pd.Series([1, np.nan]) == pd.Series([1, np.nan])
True

雖然兩個(gè)np.nan是不等的，但是對(duì)于包含np.nan變量的s或df數(shù)據(jù)，它們會(huì)跳過比較對(duì)應(yīng)位置的np.nan變量。

np.nan的缺陷在于，它的本質(zhì)是一種float類型的變量，當(dāng)它和其他類型同時(shí)存在于數(shù)據(jù)中時(shí)，會(huì)改變整個(gè)數(shù)據(jù)的類型，如：

>>> pd.Series([100,np.nan]).dtype
dtype('float64')
>>> pd.Series(['1',np.nan]).dtype
dtype('O')
>>> pd.Series([False,np.nan]).dtype
dtype('O')

當(dāng)np.nan和int型變量放在一起時(shí)，會(huì)使整個(gè)數(shù)據(jù)序列變成float64型；當(dāng)np.nan和其他類型變量放在一起時(shí)，會(huì)使整個(gè)數(shù)據(jù)序列變成object型。

2.pandas中的Nullable類型

pandas設(shè)計(jì)了新的缺失類型pd.NA以及三種Nullable序列類型嘗試解決這些缺陷

它們的作用之一是在比較時(shí)返回pd.NA本身而不是False：

>>> s = pd.Series(['a', 'b'])
>>> s_bool = pd.Series([True, np.nan])
>>> s_boolean = pd.Series([True, np.nan]).astype('boolean')
>>> s_bool & True
0   True
1  False
dtype: bool
>>> s_boolean & True
0  True
1  <NA>
dtype: boolean

即不會(huì)改變比較前后的結(jié)果。

3.缺失數(shù)據(jù)的計(jì)算和分組

對(duì)np.nan和pd.NA進(jìn)行標(biāo)量運(yùn)算時(shí)，除了1的np.nan次冪和np.nan的0次冪兩種情況以外，均返回其自身：

>>> np.nan + 1
nan
>>> pd.NA + 1
<NA>
>>> np.nan * 10
nan
>>> pd.NA * 10
<NA>
>>> np.nan ** 0
1.0
>>> 1 ** np.nan
1.0

在對(duì)含有np.nan的數(shù)據(jù)進(jìn)行操作時(shí)，默認(rèn)會(huì)忽略它們，如：

>>> s = pd.Series([7,6,np.nan,5,4])
>>> s.sum()
22.0

注意雖然忽視了np.nan，但由于np.nan的存在，還是讓結(jié)果變?yōu)榱薴loat類型。

練習(xí)

Ex1：缺失值與類別的相關(guān)性檢驗(yàn)

在數(shù)據(jù)處理中，含有過多缺失值的列往往會(huì)被刪除，除非缺失情況與標(biāo)簽強(qiáng)相關(guān)。下面有一份關(guān)于二分類問題的數(shù)據(jù)集，其中X_1, X_2為特征變量，y為二分類標(biāo)簽：

df = pd.read_csv('./data/missing_chi.csv')
df

from scipy.stats import chi2
df = pd.read_csv('./data/missing_chi.csv')
#分別將兩列的缺失值和非缺失值替換為字符‘NaN'和‘NotNaN'
cat_1 = df.X_1.fillna('NaN').mask(df.X_1.notna()).fillna("NotNaN")
cat_2 = df.X_2.fillna('NaN').mask(df.X_2.notna()).fillna("NotNaN")
#分別進(jìn)行行列匯總 方便計(jì)算Eij和Fij
df_1 = pd.crosstab(cat_1, df.y, margins=True)
df_2 = pd.crosstab(cat_2, df.y, margins=True)
def compute_S(my_df):
	#雙層遍歷，利用列表推導(dǎo)生成式去做
  res = [((my_df.iat[i, j]-(my_df.iat[i, 2]*my_df.iat[2, j]/my_df.iat[2,2]))**2/(my_df.iat[i, 2]*my_df.iat[2, j]/my_df.iat[2,2])) for i in range(2) for j in range(2)]
  #返回總和
  return sum(res)
res1 = compute_S(df_1)
res2 = compute_S(df_2)
>>> print(chi2.sf(res1, 1) < 0.05)
False
>>> print(chi2.sf(res2, 1) < 0.05)
True

思路：照著參考答案寫的，對(duì)每一步進(jìn)行注釋，并對(duì)循環(huán)進(jìn)行了一定的優(yōu)化。

Ex2：用回歸模型解決分類問題

KNN是一種監(jiān)督式學(xué)習(xí)模型，既可以解決回歸問題，又可以解決分類問題。對(duì)于分類變量，利用KNN分類模型可以實(shí)現(xiàn)其缺失值的插補(bǔ)，思路是度量缺失樣本的特征與所有其他樣本特征的距離，當(dāng)給定了模型參數(shù)n_neighbors=n時(shí)，計(jì)算離該樣本距離最近的n個(gè)樣本點(diǎn)中最多的那個(gè)類別，并把這個(gè)類別作為該樣本的缺失預(yù)測(cè)類別，具體如下圖所示，未知的類別被預(yù)測(cè)為黃色：

df = pd.read_excel('./data/color.xlsx')
df.head()

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=6)
#傳入前兩列和預(yù)測(cè)值
clf.fit(df.iloc[:,:2], df.Color)
clf.predict([[0.8, -0.2]])

1.分類轉(zhuǎn)回歸 2.缺失值插補(bǔ)

df = pd.read_csv('./data/audit.csv')
df.head()

參考文獻(xiàn)1.pandas中Dataframe的查詢方法（[], loc, iloc, at, iat, ix）

到此這篇關(guān)于Pandas之缺失數(shù)據(jù)的實(shí)現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Pandas之缺失數(shù)據(jù)內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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