Python数据处理：缺失值检测与填充删除实战

前言：

缺失值的成因与数据构建

在前面的内容中，我们已经介绍了Python中重复值的处理方法。今天，我们将重点讨论缺失值的处理机制。缺失值的产生通常分为两类原因：机械性原因和人为原因。机械性原因主要指硬件故障、存储器损坏等导致设备无法在特定时间段内正常收集数据。而人为原因则更为复杂，可能包括数据录入疏忽、故意隐瞒信息等多种情况。

为了直观展示缺失值，我们先构建一个包含NaN（Not a Number）值的DataFrame对象，具体示例如下：

import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.DataFrame([[1,np.nan,3],[np.nan,5,np.nan]],columns = ['a','b','c'])
print(data)

从上述输出中可以观察到，np.nan即代表NAN值，也就是我们常说的空值。

使用isnull与isna检测空值

在NumPy库中，提供了两个用于检测空值的函数：isnull()和isna()。

接下来，我们分别测试这两个函数的实际运行效果：

import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.DataFrame([[1,np.nan,3],[np.nan,5,np.nan]],columns = ['a','b','c'])
data.isnull()
data.isna()

通过测试结果可以看出，这两个函数的功能一致，主要用于判断数据是否为空值。如果数据为空，函数返回True；反之，则返回False。

使用dropna删除缺失数据

通常情况下，处理空值主要有两种策略：直接删除或进行填充。首先介绍删除法，我们可以使用dropna()函数来移除包含空值的数据。需要注意的是，默认情况下，该函数会删除包含任何空值的整行数据。具体操作示例如下：

import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.DataFrame([[1,np.nan,3],[np.nan,5,np.nan]],columns = ['a','b','c'])
data.dropna()

执行上述dropna()函数后，可以看到原始数据中只要存在空值的行均被移除，导致数据量大幅减少。

如果希望保留那些空值数量较少的行，仅删除空值超过特定阈值的行，可以通过设置dropna()函数的thresh参数来实现。例如，设置当每行空值数量大于2时才执行删除操作，而空值少于或等于2行的数据则予以保留。

使用fillna填充缺失值

另一种常见的处理方式是填充空值，常用的填充策略包括使用均值、中位数或众数等统计量。在Pandas中，我们可以利用fillna()函数来实现这一功能。例如，使用各列的均值来填充上文示例data中的空值，具体代码如下：

代码实现如下：

import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.DataFrame([[1,np.nan,3],[np.nan,5,np.nan]],columns = ['a','b','c'])
data.fillna(data.mean())

运行上述代码后，输出结果显示所有空值均已成功被对应列的均值所填充。

至此，关于Python缺失值处理方法的介绍已完成。如需了解更多Python缺失值相关技巧，建议查阅本站往期文章或继续浏览后续相关内容，感谢大家的支持！