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pandas的空數(shù)據(jù)處理方式

 更新時間：2024年09月12日 12:30:10   作者：Enzo?想砸電腦  
數(shù)據(jù)清洗是關鍵步驟,尤其是處理空數(shù)據(jù),Pandas提供.isna()識別、.dropna()刪除和填充函數(shù)（如使用平均值、中位數(shù)或眾數(shù)）來處理數(shù)據(jù)集中的空值,以提高數(shù)據(jù)分析的準確性,有效的空數(shù)據(jù)處理可以確保數(shù)據(jù)集的完整性和可靠性

pandas空數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)清洗是對一些沒有用的數(shù)據(jù)進行處理的過程。

很多數(shù)據(jù)集存在數(shù)據(jù)缺失、數(shù)據(jù)格式錯誤、錯誤數(shù)據(jù)或重復數(shù)據(jù)的情況，如果要使數(shù)據(jù)分析更加準確，就需要對這些沒有用的數(shù)據(jù)進行處理。

數(shù)據(jù)準備

import pandas as pd

data = pd.read_csv(r'../input/pandas/property-data.csv')
data

1、判斷空值 .isna()

data.isna()

對比可以看出：Pandas 把 NaN 當作空數(shù)據(jù)，na 和 – 不是空數(shù)據(jù)

我們可以在讀取數(shù)據(jù)的時候，指定哪些屬于空數(shù)據(jù)

data = pd.read_csv('../input/pandas/property-data.csv', na_values = ["NaN", "na", "--"])
data.isna()


#  統(tǒng)計每個特征的空值的數(shù)量，再按照空值數(shù)量降序排列
data.isna().sum().sort_values(ascending=False)

2、空值刪除 .dropna()

如果我們要刪除包含空字段的行，可以使用 dropna() 方法，語法格式如下

DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)

參數(shù)說明：

  • axis：默認為 0，表示逢空值剔除整行，如果設置參數(shù) axis＝1 表示逢空值去掉整列。
  • how：默認為 ‘any’ ，如果一行（或一列）里任何一個數(shù)據(jù)有出現(xiàn) NA 就去掉整行，如果設置 how=‘all’ ， 一行（或列）都是 NA 才去掉這整行。
  • thresh：設置需要多少非空值的數(shù)據(jù)才可以保留下來的。
  • subset：設置想要檢查的列。如果是多個列，可以使用列名的 list 作為參數(shù)。
  • inplace：如果設置 True，將計算得到的值直接覆蓋之前的值并返回 None，修改的是源數(shù)據(jù)。

假設我們要刪掉 ‘ST_NUM’ 和 ‘NUM_BEDROOMS’ 中有空值的行， 并且直接在原數(shù)據(jù)里面刪 ( inplace=True )

data.dropna(subset=['ST_NUM', 'NUM_BEDROOMS'], inplace=True)
data

3、空值替換 .dropna()

data['NUM_BEDROOMS'].fillna('0.0', inplace = True)
data

除了直接指定常數(shù)替換，常用的替換空單元格的方法是計算列的均值（mean：所有值加起來的平均值）、中位數(shù)值（median 排序后排在中間的數(shù)）或眾數(shù)（mode 出現(xiàn)頻率最高的數(shù)）。

1） 用平均值填充

x = data["ST_NUM"].mean()
data["ST_NUM"].fillna(x, inplace = True)
data

2） 用中位數(shù)填充

```python
x = data["ST_NUM"].median()
data["ST_NUM"].fillna(x, inplace = True)
data

3） 用眾數(shù)填充

x = data["ST_NUM"].mode()
data["ST_NUM"].fillna(x, inplace = True)
data

總結

以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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