作者 | 東哥起飛
來源 | 東哥起飛
利用閒暇之余將有關數據清洗、數據分析的一些技能再次進行分類，裡面也包含了我平時用到的一些小技巧，此次就從數據清洗缺失值處理走起~
所有數據和代碼可在我的GitHub獲取：
https://github.com/xiaoyusmd/PythonDataScience
在pandas中，缺失數據顯示為NaN。缺失值有3種表示方法，np.nan，none，pd.NA。
缺失值有個特點（坑），它不等於任何值，連自己都不相等。如果用nan和任何其它值比較都會返回nan。
np.nan == np.nan
>> False也正由於這個特點，在數據集讀入以後，不論列是什麼類型的數據，默認的缺失值全為np.nan。
因為nan在Numpy中的類型是浮點，因此整型列會轉為浮點；而字符型由於無法轉化為浮點型，只能歸並為object類型（'O'），原來是浮點型的則類型不變。
type(np.nan)
>> floatpd.Series([1,2,3]).dtype
>> dtype('int64')
pd.Series([1,np.nan,3]).dtype
>> dtype('float64')初學者做數據處理遇見object類型會發懵，不知道這是個啥，明明是字符型，導入後就變了，其實是因為缺失值導致的。
除此之外，還要介紹一種針對時間序列的缺失值，它是單獨存在的，用NaT表示，是pandas的內置類型，可以視為時間序列版的np.nan，也是與自己不相等。
s_time = pd.Series([pd.Timestamp('20220101')]*3)
s_time
>> 0 2022-01-01
1 2022-01-01
2 2022-01-01
dtype:datetime64[ns]
-----------------
s_time[2] = pd.NaT
s_time
>> 0 2022-01-01
1 2022-01-01
2 NaT
dtype:datetime64[ns]還有一種就是None，它要比nan好那麼一點，因為它至少自己與自己相等。
None == None
>> True在傳入數值類型後，會自動變為np.nan。
type(pd.Series([1,None])[1])
>> numpy.float64只有當傳入object類型時是不變的，因此可以認為如果不是人工命名為None的話，它基本不會自動出現在pandas中，所以None大家基本也看不到。
type(pd.Series([1,None],dtype='O')[1])
>> NoneTypepandas1.0以後的版本中引入了一個專門表示缺失值的標量pd.NA，它代表空整數、空布爾值、空字符，這個功能目前處於實驗階段。
開發者也注意到了這點，對於不同數據類型采取不同的缺失值表示會很亂。pd.NA就是為了統一而存在的。pd.NA的目標是提供一個缺失值指示器，可以在各種數據類型中一致使用(而不是np.nan、None或者NaT分情況使用)。
s_new = pd.Series([1, 2], dtype="Int64")
s_new
>> 0 1
1 2
dtype: Int64
-----------------
s_new[1] = pd.NaT
s_new
>> 0 1
1 <NA>
dtype: Int64同理，對於布爾型、字符型一樣不會改變原有數據類型,這樣就解決了原來動不動就變成object類型的麻煩了。
下面是pd.NA的一些常用算術運算和比較運算的示例：
##### 算術運算
# 加法
pd.NA + 1
>> <NA>
-----------
# 乘法
"a" * pd.NA
>> <NA>
-----------
# 以下兩種其中結果為1
pd.NA ** 0
>> 1
-----------
1 ** pd.NA
>> 1
##### 比較運算
pd.NA == pd.NA
>> <NA>
-----------
pd.NA < 2.5
>> <NA>
-----------
np.log(pd.NA)
>> <NA>
-----------
np.add(pd.NA, 1)
>> <NA>了解了缺失值的幾種形式後，我們要知道如何判斷缺失值。對於一個dataframe而言，判斷缺失的主要方法就是isnull()或者isna()，這兩個方法會直接返回True和False的布爾值。可以是對整個dataframe或者某個列。
df = pd.DataFrame({
'A':['a1','a1','a2','a3'],
'B':['b1',None,'b2','b3'],
'C':[1,2,3,4],
'D':[5,None,9,10]})
# 將無窮設置為缺失值
pd.options.mode.use_inf_as_na = Truedf.isnull()
>> A B C D
0 False False False False
1 False True False True
2 False False False False
3 False False False Falsedf['C'].isnull()
>> 0 False
1 False
2 False
3 False
Name: C, dtype: bool如果想取非缺失可以用notna()，使用方法是一樣的，結果相反。
一般我們會對一個dataframe的列進行缺失統計，查看每個列有多少缺失，如果缺失率過高再進行刪除或者插值等操作。那麼直接在上面的isnull()返回的結果上直接應用.sum()即可，axis默認等於0，0是列，1是行。
## 列缺失統計
isnull().sum(axis=0)但是很多情況下，我們也需要對行進行缺失值判斷。比如一行數據可能一個值都沒有，如果這個樣本進入模型，會造成很大的干擾。因此，行列兩個缺失率通常都要查看並統計。
操作很簡單，只需要在sum()中設置axis=1即可。
## 行缺失統計
isnull().sum(axis=1)有時我不僅想要知道缺失的數量，我更想知道缺失的比例，即缺失率。正常可能會想到用上面求得數值再比上總行數。但其實這裡有個小技巧可以一步就實現。
## 缺失率
df.isnull().sum(axis=0)/df.shape[0]
## 缺失率（一步到位）
isnull().mean()篩選需要loc配合完成，對於行和列的缺失篩選如下：
# 篩選有缺失值的行
df.loc[df.isnull().any(1)]
>> A B C D
1 a1 None 2 NaN
-----------------
# 篩選有缺失值的列
df.loc[:,df.isnull().any()]
>> B D
0 b1 5.0
1 None NaN
2 b2 9.0
3 b3 10.0如果要查詢沒有缺失值的行和列，可以對表達式用取反~操作：
df.loc[~(df.isnull().any(1))]
>> A B C D
0 a1 b1 1 5.0
2 a2 b2 3 9.0
3 a3 b3 4 10.0上面使用了any判斷只要有缺失就進行篩選，也可以用all判斷是否全部缺失，同樣可以對行裡進行判斷，如果整列或者整行都是缺失值，那麼這個變量或者樣本就失去了分析的意義，可以考慮刪除。
一般我們對缺失值有兩種處理方法，一種是直接刪除，另外一種是保留並填充。下面先介紹填充的方法fillna。
# 將dataframe所有缺失值填充為0
df.fillna(0)
>> A B C D
0 a1 b1 1 5.0
1 a1 0 2 0.0
2 a2 b2 3 9.0
3 a3 b3 4 10.0
--------------
# 將D列缺失值填充為-999
df.D.fillna('-999')
>> 0 5
1 -999
2 9
3 10
Name: D, dtype: object方法很簡單，但使用時需要注意一些參數。
inplace：可以設置fillna(0, inplace=True)來讓填充生效，原dataFrame被填充。
methond：可以設置methond方法來實現向前或者向後填充，pad/ffill為向前填充，bfill/backfill為向後填充，比如df.fillna(methond='ffill')，也可以簡寫為df.ffill()。
df.ffill()
>> A B C D
0 a1 b1 1 5.0
1 a1 b1 2 5.0
2 a2 b2 3 9.0
3 a3 b3 4 10.0原缺失值都會按照前一個值來填充(B列1行，D列1行)。
除了用前後值來填充，也可以用整個列的均值來填充，比如對D列的其它非缺失值的平均值8來填充缺失值。
df.D.fillna(df.D.mean())
>> 0 5.0
1 8.0
2 9.0
3 10.0
Name: D, dtype: float64刪除缺失值也非情況，比如是全刪除還是刪除比較高缺失率，這個要看自己的容忍程度，真實的數據必然會存在缺失的，這個無法避免。而且缺失在某些情況下也代表了一定的含義，要視情況而定。
# 全部直接刪除
df.dropna()
>> A B C D
0 a1 b1 1 5.0
2 a2 b2 3 9.0
3 a3 b3 4 10.0# 行缺失刪除
df.dropna(axis=0)
>> A B C D
0 a1 b1 1 5.0
2 a2 b2 3 9.0
3 a3 b3 4 10.0# 列缺失刪除
df.dropna(axis=1)
>> A C
0 a1 1
1 a1 2
2 a2 3
3 a3 4
-------------
# 刪除指定列范圍內的缺失,因為C列無缺失，所以最後沒有變化
df.dropna(subset=['C'])
>> A B C D
0 a1 b1 1 5.0
1 a1 None 2 NaN
2 a2 b2 3 9.0
3 a3 b3 4 10.0這個可以考慮用篩選的方法來實現，比如要刪除列缺失大於0.1的（即篩選小於0.1的）。
df.loc[:,df.isnull().mean(axis=0) < 0.1]
>> A C
0 a1 1
1 a1 2
2 a2 3
3 a3 4
-------------
# 刪除行缺失大於0.1的
df.loc[df.isnull().mean(axis=1) < 0.1]
>> A B C D
0 a1 b1 1 5.0
2 a2 b2 3 9.0
3 a3 b3 4 10.0如果不對缺失值處理，那麼缺失值會按照什麼邏輯進行計算呢？
下面我們一起看一下各種運算下缺失值的參與邏輯。
1、加法
df
>>A B C D
0 a1 b1 1 5.0
1 a1 None 2 NaN
2 a2 b2 3 9.0
3 a3 b3 4 10.0
---------------
# 對所有列求和
df.sum()
>> A a1a1a2a3
C 10
D 24可以看到，加法是會忽略缺失值的。
2、累加
# 對D列進行累加
df.D.cumsum()
>> 0 5.0
1 NaN
2 14.0
3 24.0
Name: D, dtype: float64
---------------
df.D.cumsum(skipna=False)
>> 0 5.0
1 NaN
2 NaN
3 NaN
Name: D, dtype: float64cumsum累加會忽略NA，但值會保留在列中，可以使用skipna=False跳過有缺失值的計算並返回缺失值。
3、計數
# 對列計數
df.count()
>> A 4
B 3
C 4
D 3
dtype: int64缺失值不進入計數范圍裡。
4、聚合分組
df.groupby('B').sum()
>> C D
B
b1 1 5.0
b2 3 9.0
b3 4 10.0
---------------
df.groupby('B',dropna=False).sum()
>> C D
B
b1 1 5.0
b2 3 9.0
b3 4 10.0
NaN 2 0.0聚合時會默認忽略缺失值，如果要缺失值計入到分組裡，可以設置dropna=False。這個用法和其它比如value_counts是一樣的，有的時候需要看缺失值的數量。
以上就是所有關於缺失值的常用操作了，從理解缺失值的3種表現形式開始，到缺失值判斷、統計、處理、計算等。
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