本篇詳解pandas中缺失值（Missing data handling）處理常用操作。
缺失值處理常用於數據分析數據清洗階段；
Pandas中將如下類型定義為缺失值：
NaN: ‘’, ‘#N/A’, ‘#N/A N/A’, ‘#NA’, ‘-1.#IND’, ‘-1.#QNAN’,
‘-NaN’, ‘-nan’, ‘1.#IND’, ‘1.#QNAN’, ‘<NA>’, ‘N/A’, ‘NA’,
‘NULL’, ‘NaN’, ‘n/a’, ‘nan’, ‘null’，None

1、pandas中缺失值注意事項

pandas和numpy中任意兩個缺失值不相等（np.nan != np.nan）

下圖中兩個NaN不相等：

In [224]: df1.iloc[3:,0].values#取出'one'列中的NaN
Out[224]: array([nan])
In [225]: df1.iloc[2:3,1].values#取出'two'列中的NaN
Out[225]: array([nan])
In [226]: df1.iloc[3:,0].values == df1.iloc[2:3,1].values#兩個NaN值不相等
Out[226]: array([False])

pandas讀取文件時那些值被視為缺失值

NaN: ‘’, ‘#N/A’, ‘#N/A N/A’, ‘#NA’, ‘-1.#IND’, ‘-1.#QNAN’,‘-NaN’, ‘-nan’, ‘1.#IND’, ‘1.#QNAN’, ‘<NA>’, ‘N/A’, ‘NA’,‘NULL’, ‘NaN’, ‘n/a’, ‘nan’, ‘null’，None

2、pandas缺失值操作

pandas.DataFrame中判斷那些值是缺失值：isna方法

#定義一個實驗DataFrame
In [47]: d = {'one': pd.Series([1., 2., 3.], index=['a', 'b', 'c']),'two': pd.Series([1., 2., 3., 4.], index=['a', 'b', 'c', 'd'])}
In [48]: df = pd.DataFrame(d)
In [49]: df
Out[49]:
   one  two
a  1.0  1.0
b  2.0  2.0
c  3.0  3.0
d  NaN  4.0
In [120]: df.isna()#返回形狀一樣的bool值填充DataFrame
Out[120]:
     one    two
a  False  False
b  False  False
c  False  False
d   True  False

pandas.DataFrame中刪除包含缺失值的行：dropna(axis=0)

In [67]: df
Out[67]:
   one  two
a  1.0  1.0
b  2.0  2.0
c  3.0  3.0
d  NaN  4.0
In [68]: df.dropna()#默認axis=0
Out[68]:
   one  two
a  1.0  1.0
b  2.0  2.0
c  3.0  3.0

pandas.DataFrame中刪除包含缺失值的列：dropna(axis=1)

In [72]: df.dropna(axis=1)
Out[72]:
   two
a  1.0
b  2.0
c  3.0
d  4.0

pandas.DataFrame中刪除包含缺失值的列和行：dropna(how='any')

In [97]: df['three']=np.nan#新增一列全為NaN
In [98]: df
Out[98]:
   one  two  three
a  1.0  1.0    NaN
b  2.0  2.0    NaN
c  3.0  3.0    NaN
d  NaN  4.0    NaN
In [99]: df.dropna(how='any')
Out[99]:
Empty DataFrame#全刪除了
Columns: [one, two, three]
Index: []

pandas.DataFrame中刪除全是缺失值的行：dropna(axis=0,how='all')

In [101]: df.dropna(axis=0,how='all')
Out[101]:
   one  two  three
a  1.0  1.0    NaN
b  2.0  2.0    NaN
c  3.0  3.0    NaN
d  NaN  4.0    NaN

pandas.DataFrame中刪除全是缺失值的列：dropna(axis=1,how='all')

In [102]: df.dropna(axis=1,how='all')
Out[102]:
   one  two
a  1.0  1.0
b  2.0  2.0
c  3.0  3.0
d  NaN  4.0

pandas.DataFrame中使用某個值填充缺失值：fillna(某個值)

In [103]: df.fillna(666)#使用666填充
Out[103]:
     one  two  three
a    1.0  1.0  666.0
b    2.0  2.0  666.0
c    3.0  3.0  666.0
d  666.0  4.0  666.0

pandas.DataFrame中使用前一列的值填充缺失值：fillna(axis=1,method='ffill')

#後一列填充為fillna(axis=1,method=bfill')
In [109]: df.fillna(axis=1,method='ffill')
Out[109]:
   one  two  three
a  1.0  1.0    1.0
b  2.0  2.0    2.0
c  3.0  3.0    3.0
d  NaN  4.0    4.0

pandas.DataFrame中使用前一行的值填充缺失值：fillna(axis=0,method='ffill')

#後一行填充為fillna(axis=1,method=bfill')
In [110]: df.fillna(method='ffill')
Out[110]:
   one  two  three
a  1.0  1.0    NaN
b  2.0  2.0    NaN
c  3.0  3.0    NaN
d  3.0  4.0    NaN

pandas.DataFrame中使用字典傳值填充指定列的缺失值

In [112]: df.fillna({'one':666})#填充one列的NaN值
Out[112]:
     one  two  three
a    1.0  1.0    NaN
b    2.0  2.0    NaN
c    3.0  3.0    NaN
d  666.0  4.0    NaN
In [113]: df.fillna({'three':666})
Out[113]:
   one  two  three
a  1.0  1.0  666.0
b  2.0  2.0  666.0
c  3.0  3.0  666.0
d  NaN  4.0  666.0

3、參考資料

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/frame.html?highlight=missing

-END-

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