pandas学习task07缺失数据

这是在datawhale学习小组学习pandas的第七章内容，缺失数据，以下是学习笔记，仅供参考，不喜勿喷
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第七章 缺失数据

import numpy as np
import pandas as pd

一、缺失值的统计和删除

1. 缺失信息的统计

缺失数据可以使用 isna 或 isnull （两个函数没有区别）来查看每个单元格是否缺失，结合 mean 可以计算出每列缺失值的比例：

df = pd.read_csv(r'C:\Users\zhoukaiwei\Desktop\joyful-pandas\data\learn_pandas.csv',
                     usecols = ['Grade', 'Name', 'Gender', 'Height', 'Weight', 'Transfer'])
df.head()

	Grade	Name	Gender	Height	Weight	Transfer
0	Freshman	Gaopeng Yang	Female	158.9	46.0	N
1	Freshman	Changqiang You	Male	166.5	70.0	N
2	Senior	Mei Sun	Male	188.9	89.0	N
3	Sophomore	Xiaojuan Sun	Female	NaN	41.0	N
4	Sophomore	Gaojuan You	Male	174.0	74.0	N

df.isna().head()

	Grade	Name	Gender	Height	Weight	Transfer
0	False	False	False	False	False	False
1	False	False	False	False	False	False
2	False	False	False	False	False	False
3	False	False	False	True	False	False
4	False	False	False	False	False	False

 df.isna().mean() # 查看缺失的比例

Grade       0.000
Name        0.000
Gender      0.000
Height      0.085
Weight      0.055
Transfer    0.060
dtype: float64

如果想要查看某一列缺失或者非缺失的行，可以利用 Series 上的 isna 或者 notna 进行布尔索引。例如，查看身高缺失的行：

df[df.Height.isna()].head()

	Grade	Name	Gender	Height	Weight	Transfer
3	Sophomore	Xiaojuan Sun	Female	NaN	41.0	N
12	Senior	Peng You	Female	NaN	48.0	NaN
26	Junior	Yanli You	Female	NaN	48.0	N
36	Freshman	Xiaojuan Qin	Male	NaN	79.0	Y
60	Freshman	Yanpeng Lv	Male	NaN	65.0	N

如果想要同时对几个列，检索出全部为缺失或者至少有一个缺失或者没有缺失的行，可以使用 isna, notna 和 any, all 的组合。

sub_set = df[['Height', 'Weight', 'Transfer']]
df[sub_set.isna().all(1)] # 全部缺失

	Grade	Name	Gender	Height	Weight	Transfer
102	Junior	Chengli Zhao	Male	NaN	NaN	NaN

df[sub_set.isna().any(1)].head() # 至少有一个缺失

	Grade	Name	Gender	Height	Weight	Transfer
3	Sophomore	Xiaojuan Sun	Female	NaN	41.0	N
9	Junior	Juan Xu	Female	164.8	NaN	N
12	Senior	Peng You	Female	NaN	48.0	NaN
21	Senior	Xiaopeng Shen	Male	166.0	62.0	NaN
26	Junior	Yanli You	Female	NaN	48.0	N

df[sub_set.notna().all(1)].head() # 没有缺失

	Grade	Name	Gender	Height	Weight	Transfer
0	Freshman	Gaopeng Yang	Female	158.9	46.0	N
1	Freshman	Changqiang You	Male	166.5	70.0	N
2	Senior	Mei Sun	Male	188.9	89.0	N
4	Sophomore	Gaojuan You	Male	174.0	74.0	N
5	Freshman	Xiaoli Qian	Female	158.0	51.0	N

2. 缺失信息的删除

数据处理中经常需要根据缺失值的大小、比例或其他特征来进行行样本或列特征的删除， pandas 中提供了 dropna 函数来进行操作。

dropna 的主要参数为轴方向 axis （默认为0，即删除行）、删除方式 how 、删除的非缺失值个数阈值 thresh （ 非缺失值 没有达到这个数量的相应维度会被删除）、备选的删除子集 subset ，其中 how 主要有 any 和 all 两种参数可以选择。

res = df.dropna(how = 'any', subset = ['Height', 'Weight'])#删除身高体重至少有一个缺失的行：
res.shape

(174, 6)

#删除超过15个缺失值的列：
res = df.dropna(1, thresh=df.shape[0]-15) # 身高被删除
res.head()

	Grade	Name	Gender	Weight	Transfer
0	Freshman	Gaopeng Yang	Female	46.0	N
1	Freshman	Changqiang You	Male	70.0	N
2	Senior	Mei Sun	Male	89.0	N
3	Sophomore	Xiaojuan Sun	Female	41.0	N
4	Sophomore	Gaojuan You	Male	74.0	N

二、缺失值的填充和插值

1. 利用fillna进行填充

在 fillna 中有三个参数是常用的： value, method, limit 。其中， value 为填充值，可以是标量，也可以是索引到元素的字典映射； method 为填充方法，有用前面的元素填充 ffill 和用后面的元素填充 bfill 两种类型， limit 参数表示连续缺失值的最大填充次数。

s = pd.Series([np.nan, 1, np.nan, np.nan, 2, np.nan],list('aaabcd'))
s

a    NaN
a    1.0
a    NaN
b    NaN
c    2.0
d    NaN
dtype: float64

s.fillna(method='ffill') # 用前面的值向后填充

a    NaN
a    1.0
a    1.0
b    1.0
c    2.0
d    2.0
dtype: float64

s.fillna(method='ffill', limit=1) # 连续出现的缺失，最多填充一次

a    NaN
a    1.0
a    1.0
b    NaN
c    2.0
d    2.0
dtype: float64

s.fillna(s.mean()) # value为标量

a    1.5
a    1.0
a    1.5
b    1.5
c    2.0
d    1.5
dtype: float64

 s.fillna({
    
    'a': 100, 'd': 200}) # 通过索引映射填充的值

a    100.0
a      1.0
a    100.0
b      NaN
c      2.0
d    200.0
dtype: float64

2. 插值函数

对于 interpolate 而言，除了插值方法（默认为 linear 线性插值）之外，有与 fillna 类似的两个常用参数，一个是控制方向的 limit_direction ，另一个是控制最大连续缺失值插值个数的 limit 。其中，限制插值的方向默认为 forward ，这与 fillna 的 method 中的 ffill 是类似的，若想要后向限制插值或者双向限制插值可以指定为 backward 或 both

s = pd.Series([np.nan, np.nan, 1,np.nan, np.nan, np.nan,2, np.nan, np.nan])
s.values

array([nan, nan,  1., nan, nan, nan,  2., nan, nan])

#在默认线性插值法下分别进行 backward 和双向限制插值，同时限制最大连续条数为1：
res = s.interpolate(limit_direction='both', limit=1)
res.values

array([ nan, 1.  , 1.  , 1.25,  nan, 1.75, 2.  , 2.  ,  nan])

第二种常见的插值是最近邻插补，即缺失值的元素和离它最近的非缺失值元素一样：

s.interpolate('nearest').values

array([nan, nan,  1.,  1.,  1.,  2.,  2., nan, nan])

最后来介绍索引插值，即根据索引大小进行线性插值

s = pd.Series([0,np.nan,10],index=[0,1,10])
s

0      0.0
1      NaN
10    10.0
dtype: float64

s.interpolate()

0      0.0
1      5.0
10    10.0
dtype: float64

s.interpolate(method='index')

0      0.0
1      1.0
10    10.0
dtype: float64

三、Nullable类型

1. 缺失记号及其缺陷

在 python 中的缺失值用 None 表示，该元素除了等于自己本身之外，与其他任何元素不相等：

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None == None

True

None == False

False

None == []

False

None == ''

False

值得注意的是，虽然在对缺失序列或表格的元素进行比较操作的时候， np.nan 的对应位置会返回 False ，但是在使用 equals 函数进行两张表或两个序列的相同性检验时，会自动跳过两侧表都是缺失值的位置，直接返回 True ：

s1 = pd.Series([1, np.nan])
s2 = pd.Series([1, 2])
s3 = pd.Series([1, np.nan])
s1 == 1

0     True
1    False
dtype: bool

s1.equals(s2)

False

s1.equals(s3)

True

2. Nullable类型的性质

pd.Series([np.nan, 1], dtype = 'Int64') # "i"是大写的

0    <NA>
1       1
dtype: Int64

pd.Series([np.nan, True], dtype = 'boolean')

0    <NA>
1    True
dtype: boolean

pd.Series([np.nan, 'my_str'], dtype = 'string')

0      <NA>
1    my_str
dtype: string

#在 Int 的序列中，返回的结果会尽可能地成为 Nullable 的类型：
pd.Series([np.nan, 0], dtype = 'Int64') + 1

0    <NA>
1       1
dtype: Int64

pd.Series([np.nan, 0], dtype = 'Int64') == 0

0    <NA>
1    True
dtype: boolean

pd.Series([np.nan, 0], dtype = 'Int64') * 0.5 # 只能是浮点

0    NaN
1    0.0
dtype: float64

对于 boolean 类型的序列而言，其和 bool 序列的行为主要有两点区别：

第一点是带有缺失的布尔列表无法进行索引器中的选择，而 boolean 会把缺失值看作 False ：

s = pd.Series(['a', 'b'])
s_bool = pd.Series([True, np.nan])
s_boolean = pd.Series([True, np.nan]).astype('boolean')
s[s_boolean]

0    a
dtype: object

第二点是在进行逻辑运算时， bool 类型在缺失处返回的永远是 False ，而 boolean 会根据逻辑运算是否能确定唯一结果来返回相应的值。那什么叫能否确定唯一结果呢？举个简单例子： True | pd.NA 中无论缺失值为什么值，必然返回 True ； False | pd.NA 中的结果会根据缺失值取值的不同而变化，此时返回 pd.NA ； False & pd.NA 中无论缺失值为什么值，必然返回 False 。

s_boolean & True

0    True
1    <NA>
dtype: boolean

s_boolean | True

0    True
1    True
dtype: boolean

 ~s_boolean 

0    False
1     <NA>
dtype: boolean

3. 缺失数据的计算和分组

当调用函数 sum, prob 使用加法和乘法的时候，缺失数据等价于被分别视作0和1，即不改变原来的计算结果：

 s = pd.Series([2,3,np.nan,4,5])
s.sum()

14.0

s.prod()

120.0

s.cumsum()

0     2.0
1     5.0
2     NaN
3     9.0
4    14.0
dtype: float64

当进行单个标量运算的时候，除了 np.nan ** 0 和 1 ** np.nan 这两种情况为确定的值之外，所有运算结果全为缺失（ pd.NA 的行为与此一致 ），并且 np.nan 在比较操作时一定返回 False ，而 pd.NA 返回 pd.NA ：

np.nan == 0

False

pd.NA == 0

<NA>

np.nan > 0

False

pd.NA > 0

<NA>

np.nan + 1

nan

np.log(np.nan)

nan

np.add(np.nan, 1)

nan

np.nan ** 0

1.0

pd.NA ** 0

1

1 ** np.nan

1.0

1 ** pd.NA

1

diff, pct_change 这两个函数虽然功能相似，但是对于缺失的处理不同，前者凡是参与缺失计算的部分全部设为了缺失值，而后者缺失值位置会被设为 0% 的变化率：

s.diff()

0    NaN
1    1.0
2    NaN
3    NaN
4    1.0
dtype: float64

s.pct_change()

0         NaN
1    0.500000
2    0.000000
3    0.333333
4    0.250000
dtype: float64