在现实生活中,数据丢失始终是一个问题,像机器学习和数据挖掘这样的领域在模型预测的准确性方面面临着严重的问题,因为缺少值会导致数据质量较差,在这些领域,缺失值处理是使模型更准确和有效的主要原因。
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现在看看如何使用Pandas处理缺失值(如NA或NaN)。
# import the pandas library import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'e', 'f','h'],columns=['one', 'two', 'three']) df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h']) print df
其输出如下-
one two three a 0.077988 0.476149 0.965836 b NaN NaN NaN c -0.390208 -0.551605 -2.301950 d NaN NaN NaN e -2.000303 -0.788201 1.510072 f -0.930230 -0.670473 1.146615 g NaN NaN NaN h 0.085100 0.532791 0.887415
使用重新索引,无涯教程创建了一个缺少值的DataFrame,在输出中, NaN 表示不是数字。
为了使检测缺失值更容易(并跨不同的数组dtypes),Pandas提供了 isnull()和 notnull()函数,它们也是Series和DataFrame对象的方法-
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'e', 'f','h'],columns=['one', 'two', 'three']) df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h']) print df['one'].isnull()
其输出如下-
a False b True c False d True e False f False g True h False Name: one, dtype: bool
Pandas提供了多种清除缺失值的方法, fillna函数可以通过以下几种方法用非空数据"fill" NA值。
以下程序显示了如何将" NaN"替换为" 0"。
链接:https://www.learnfk.comhttps://www.learnfk.com/python-data-science/python-data-cleansing.html
来源:LearnFk无涯教程网
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 3), index=['a', 'c', 'e'],columns=['one','two', 'three']) df = df.reindex(['a', 'b', 'c']) print df print ("NaN replaced with '0':") print df.fillna(0)
其输出如下-
one two three a -0.576991 -0.741695 0.553172 b NaN NaN NaN c 0.744328 -1.735166 1.749580 NaN replaced with '0': one two three a -0.576991 -0.741695 0.553172 b 0.000000 0.000000 0.000000 c 0.744328 -1.735166 1.749580
在这里,用零值填充;相反,还可以填充其他任何值。
方法 | 操作 |
---|---|
pad/fill | Forward |
bfill/backfill | Backward |
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'e', 'f', 'h'],columns=['one', 'two', 'three']) df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h']) print df.fillna(method='pad')
其输出如下-
one two three a 0.077988 0.476149 0.965836 b 0.077988 0.476149 0.965836 c -0.390208 -0.551605 -2.301950 d -0.390208 -0.551605 -2.301950 e -2.000303 -0.788201 1.510072 f -0.930230 -0.670473 1.146615 g -0.930230 -0.670473 1.146615 h 0.085100 0.532791 0.887415
如果您只想排除缺失值,请使用 dropna 函数和 axis 参数,默认情况下,axis=0,即行,这意味着如果一行中的任何值为NA,那么整个行都将被排除。
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'e', 'f', 'h'],columns=['one', 'two', 'three']) df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h']) print df.dropna()
其输出如下-
one two three a 0.077988 0.476149 0.965836 c -0.390208 -0.551605 -2.301950 e -2.000303 -0.788201 1.510072 f -0.930230 -0.670473 1.146615 h 0.085100 0.532791 0.887415
很多时候,必须用某个特定值替换一个通用值,无涯教程可以通过应用replace方法来实现。
用标量值替换NA是 fillna()函数的等效行为。
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'one':[10,20,30,40,50,2000],'two':[1000,0,30,40,50,60]}) print df.replace({1000:10,2000:60})
其输出如下-
one two 0 10 10 1 20 0 2 30 30 3 40 40 4 50 50 5 60 60
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