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Python Pandas对缺失值的处理方法

作者:乒乓球鸡蛋

这篇文章主要给大家介绍了关于Python Pandas对缺失值的处理方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家学习或者使用Python Pandas具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面来一起学习学习吧

Pandas使用这些函数处理缺失值:

import pandas as pd

实例:特殊Excel的读取、清洗、处理

步骤1:读取excel的时候,忽略前几个空行

studf = pd.read_excel("./datas/student_excel/student_excel.xlsx", skiprows=2)
studf

Unnamed: 0 姓名 科目 分数
0 NaN 小明 语文 85.0
1 NaN NaN 数学 80.0
2 NaN NaN 英语 90.0
3 NaN NaN NaN NaN
4 NaN 小王 语文 85.0
5 NaN NaN 数学 NaN
6 NaN NaN 英语 90.0
7 NaN NaN NaN NaN
8 NaN 小刚 语文 85.0
9 NaN NaN 数学 80.0
10 NaN NaN 英语 90.0

步骤2:检测空值

studf.isnull()

Unnamed: 0 姓名 科目 分数
0 True False False False
1 True True False False
2 True True False False
3 True True True True
4 True False False False
5 True True False True
6 True True False False
7 True True True True
8 True False False False
9 True True False False
10 True True False False

studf["分数"].isnull()
0 False
1 False
2 False
3 True
4 False
5 True
6 False
7 True
8 False
9 False
10 False
Name: 分数, dtype: bool
studf["分数"].notnull()
0 True
1 True
2 True
3 False
4 True
5 False
6 True
7 False
8 True
9 True
10 True
Name: 分数, dtype: bool
# 筛选没有空分数的所有行
studf.loc[studf["分数"].notnull(), :]

Unnamed: 0 姓名 科目 分数
0 NaN 小明 语文 85.0
1 NaN NaN 数学 80.0
2 NaN NaN 英语 90.0
4 NaN 小王 语文 85.0
6 NaN NaN 英语 90.0
8 NaN 小刚 语文 85.0
9 NaN NaN 数学 80.0
10 NaN NaN 英语 90.0

步骤3:删除掉全是空值的列

studf.dropna(axis="columns", how='all', inplace=True)
studf

姓名 科目 分数
0 小明 语文 85.0
1 NaN 数学 80.0
2 NaN 英语 90.0
3 NaN NaN NaN
4 小王 语文 85.0
5 NaN 数学 NaN
6 NaN 英语 90.0
7 NaN NaN NaN
8 小刚 语文 85.0
9 NaN 数学 80.0
10 NaN 英语 90.0

步骤4:删除掉全是空值的行

studf.dropna(axis="index", how='all', inplace=True)
studf

姓名 科目 分数
0 小明 语文 85.0
1 NaN 数学 80.0
2 NaN 英语 90.0
4 小王 语文 85.0
5 NaN 数学 NaN
6 NaN 英语 90.0
8 小刚 语文 85.0
9 NaN 数学 80.0
10 NaN 英语 90.0

步骤5:将分数列为空的填充为0分

studf.fillna({"分数":0})

姓名 科目 分数
0 小明 语文 85.0
1 NaN 数学 80.0
2 NaN 英语 90.0
4 小王 语文 85.0
5 NaN 数学 0.0
6 NaN 英语 90.0
8 小刚 语文 85.0
9 NaN 数学 80.0
10 NaN 英语 90.0

# 等同于
studf.loc[:, '分数'] = studf['分数'].fillna(0)
studf

姓名 科目 分数
0 小明 语文 85.0
1 NaN 数学 80.0
2 NaN 英语 90.0
4 小王 语文 85.0
5 NaN 数学 0.0
6 NaN 英语 90.0
8 小刚 语文 85.0
9 NaN 数学 80.0
10 NaN 英语 90.0

步骤6:将姓名的缺失值填充

使用前面的有效值填充,用ffill:forward fill

studf.loc[:, '姓名'] = studf['姓名'].fillna(method="ffill")
studf

姓名 科目 分数
0 小明 语文 85.0
1 小明 数学 80.0
2 小明 英语 90.0
4 小王 语文 85.0
5 小王 数学 0.0
6 小王 英语 90.0
8 小刚 语文 85.0
9 小刚 数学 80.0
10 小刚 英语 90.0

步骤7:将清洗好的excel保存

studf.to_excel("./datas/student_excel/student_excel_clean.xlsx", index=False)

总结

以上就是我在处理客户端真实IP的方法,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对脚本之家的支持。

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