大家好，我是东哥。
之前一直在分享 pandas的一些骚操作：pandas骚操作，根据大家反映还不错，但是很多技巧都混在了一起，没有细致的分类，这样不利于查找，也不成体系。
利用闲暇之余将有关数据清洗、数据分析的一些技能再次进行分类，里面也包含了我平时用到的一些小技巧，此次就从数据清洗缺失值处理走起，链接：pandas数据清洗，关注这个话题可第一时间看到更新。
所有数据和代码可在我的 GitHub获取：
https://github.com/xiaoyusmd/PythonDataScience
如有帮助，求个star！
; 一、缺失值类型
在 pandas中，缺失数据显示为 NaN。缺失值有3种表示方法， np.nan， none， pd.NA。
1、np.nan
缺失值有个特点（坑），它不等于任何值，连自己都不相等。如果用 nan和任何其它值比较都会返回 nan。
np.nan == np.nan
>> False
也正由于这个特点，在数据集读入以后，不论列是什么类型的数据，默认的缺失值全为 np.nan。
因为 nan 在 Numpy 中的类型是浮点，因此整型列会转为浮点；而字符型由于无法转化为浮点型，只能归并为object类型（’O’），原来是浮点型的则类型不变。
type(np.nan)
>> float
pd.Series([1,2,3]).dtype
>> dtype('int64')
pd.Series([1,np.nan,3]).dtype
>> dtype('float64')
初学者做数据处理遇见object类型会发懵，不知道这是个啥，明明是字符型，导入后就变了，其实是因为缺失值导致的。
除此之外，还要介绍一种针对时间序列的缺失值，它是单独存在的，用 NaT表示，是 pandas的内置类型， 可以视为时间序列版的 np.nan，也是与自己不相等。
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_new[1] = pd.NaT
s_new
>> 0 1
1 <NA>
dtype: Int64
同理，对于布尔型、字符型一样不会改变原有数据类型,这样就解决了原来动不动就变成 object类型的麻烦了。
下面是pd.NA的一些常用算术运算和比较运算的示例：
pd.NA + 1
>> <NA>
pd.NA ** 0
>> 1
pd.NA < 2.5
>> <NA>
np.add(pd.NA, 1)
>> <NA>
二、缺失值判断
了解了缺失值的几种形式后，我们要知道如何判断缺失值。对于一个 dataframe而言，判断缺失的主要方法就是 isnull()或者 isna()，这两个方法会直接返回 True和 False的布尔值。可以是对整个 dataframe或者某个列。
df = pd.DataFrame({
'A':['a1','a1','a2','a3'],
'B':['b1',None,'b2','b3'],
'C':[1,2,3,4],
'D':[5,None,9,10]})
pd.options.mode.use_inf_as_na = True
1、对整个dataframe判断缺失
df.isnull()
>> A B C D
0 False False False False
1 False True False True
2 False False False False
3 False False False False
2、对某个列判断缺失
df['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()，使用方法是一样的，结果相反。
三、缺失值统计
1、列缺失
一般我们会对一个 dataframe的 列进行缺失统计，查看每个列有多少缺失，如果缺失率过高再进行删除或者插值等操作。那么直接在上面的 isnull()返回的结果上直接应用 .sum()即可， axis默认等于0，0是列，1是行。
isnull().sum(axis=0)
2、行缺失
但是很多情况下，我们也需要对 行进行缺失值判断。比如一行数据可能一个值都没有，如果这个样本进入模型，会造成很大的干扰。因此，行列两个缺失率通常都要查看并统计。
操作很简单，只需要在 sum()中设置 axis=1即可。
isnull().sum(axis=1)
3、缺失率
有时我不仅想要知道缺失的数量，我更想知道缺失的比例，即缺失率。正常可能会想到用上面求得数值再比上总行数。但其实这里有个小技巧可以一步就实现。
df.isnull().sum(axis=0)/df.shape[0]
isnull().mean()
四、缺失值筛选
筛选需要loc配合完成，对于行和列的缺失筛选如下：
df.loc[df.isnull().any(1)]
>> A B C D
1 a1 None 2 NaN
df.D.fillna('-999')
>> 0 5
1 -999
2 9
3 10
Name: D, dtype: object
方法很简单，但使用时需要注意一些参数。
- inplace：可以设置
fillna(0, inplace=True)来让填充生效，原dataFrame被填充。 - methond：可以设置
methond方法来实现向前或者向后填充，pad/ffill为向前填充，bfill/backfill为向后填充，比如df.fillna(methond='ffill')，也可以简写为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
原缺失值都会按照前一个值来填充(B列1行，D列1行)。
除了用前后值来填充，也可以用整个列的均值来填充，比如对D列的其它非缺失值的平均值8来填充缺失值。
df.D.fillna(df.D.mean())
>> 0 5.0
1 8.0
2 9.0
3 10.0
Name: D, dtype: float64
六、缺失值删除
删除缺失值也非情况，比如是全删除还是删除比较高缺失率，这个要看自己的容忍程度，真实的数据必然会存在缺失的，这个无法避免。而且缺失在某些情况下也代表了一定的含义，要视情况而定。
1、全部直接删除
df.dropna()
>> A B C D
0 a1 b1 1 5.0
2 a2 b2 3 9.0
3 a3 b3 4 10.0
2、行缺失删除
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
3、列缺失删除
df.dropna(axis=1)
>> A C
0 a1 1
1 a1 2
2 a2 3
3 a3 4
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
七、缺失值参与计算
如果不对缺失值处理，那么缺失值会按照什么逻辑进行计算呢？
下面我们一起看一下各种运算下缺失值的参与逻辑。
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
df.D.cumsum(skipna=False)
>> 0 5.0
1 NaN
2 NaN
3 NaN
Name: D, dtype: float64
cumsum累加会忽略NA，但值会保留在列中，可以使用 skipna=False跳过有缺失值的计算并返回缺失值。
3、计数
df.count()
>> A 4
B 3
C 4
D 3
dtype: int64
缺失值不进入计数范围里。
4、聚合分组
`python
df.groupby(‘B’).sum()
C D
B
b1 1 5.0
b2 3 9.0
b3 4 10.0Original: https://blog.csdn.net/yuxiaosmd/article/details/122421038
Author: Python数据科学
Title: pandas 缺失数据处理大全（附代码）
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