pandas 处理缺失值[dropna、drop、fillna][通俗易懂]

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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://blog.csdn.net/dss_dssssd/article/details/82831240