許多教程中的數(shù)據(jù)與現(xiàn)實世界中的數(shù)據(jù)有很大不同，現(xiàn)實世界中的數(shù)據(jù)很少是干凈且同質(zhì)的。

尤其是，許多有趣的數(shù)據(jù)集都會存在一定程度的數(shù)據(jù)缺失。

更復雜的是，不同的數(shù)據(jù)來源可能會用不同的方式表示缺失數(shù)據(jù)。

我們將討論處理缺失數(shù)據(jù)的一些常規(guī)注意事項，了解 Pandas 如何表示缺失數(shù)據(jù)，并探索 Pandas 在 Python 中處理缺失數(shù)據(jù)的一些內(nèi)置工具。

在本書中及整個過程中，我會將缺失數(shù)據(jù)統(tǒng)稱為 null、NaN 或 NA 值。

缺失數(shù)據(jù)約定的權(quán)衡

為了在表格或 DataFrame 中跟蹤缺失數(shù)據(jù)的存在，已經(jīng)開發(fā)了多種方法。通常，這些方法圍繞兩種策略展開：使用全局指示缺失值的 掩碼，或選擇一個表示缺失項的 哨兵值。

在掩碼方法中，掩碼可以是一個完全獨立的布爾數(shù)組，也可以通過占用數(shù)據(jù)表示中的某一位來局部指示值的缺失狀態(tài)。

在哨兵值方法中，哨兵值可以是某種特定于數(shù)據(jù)的約定，比如用 –9999 或某個罕見的位模式表示缺失的整數(shù)值，或者采用更通用的約定，比如用 NaN（非數(shù)字 Not a Number）表示缺失的浮點值，這是 IEEE 浮點規(guī)范中的特殊值。

這兩種方法都存在權(quán)衡。使用單獨的掩碼數(shù)組需要分配額外的布爾數(shù)組，這會增加存儲和計算的開銷。哨兵值則減少了可表示的有效值范圍，并且可能需要額外（通常是非優(yōu)化的）CPU 和 GPU 算術(shù)邏輯，因為像 NaN 這樣的常用特殊值并不適用于所有數(shù)據(jù)類型。

正如大多數(shù)沒有普遍最優(yōu)選擇的情況一樣，不同的語言和系統(tǒng)采用了不同的約定。例如，R 語言在每種數(shù)據(jù)類型中使用保留的位模式作為指示缺失數(shù)據(jù)的哨兵值，而 SciDB 系統(tǒng)則為每個單元格附加一個額外的字節(jié)來指示 NA 狀態(tài)。

Pandas 中的缺失數(shù)據(jù)

Pandas 處理缺失值的方式受到其對 NumPy 包的依賴的限制，而 NumPy 對于非浮點數(shù)據(jù)類型并沒有內(nèi)置的 NA（缺失值）概念。

或許 Pandas 可以像 R 一樣，為每種數(shù)據(jù)類型指定位模式來表示空值，但這種方法實際上非常繁瑣。R 只有 4 種主要數(shù)據(jù)類型，而 NumPy 支持的類型遠遠多于此：例如，R 只有一種整數(shù)類型，而 NumPy 在考慮不同的位寬、符號和字節(jié)序后，基本整數(shù)類型就有 14 種。如果要在所有可用的 NumPy 類型中保留特定的位模式，將導致在各種類型的操作中需要大量特殊處理，甚至可能需要為 NumPy 包開發(fā)新的分支。此外，對于較小的數(shù)據(jù)類型（如 8 位整數(shù)），犧牲一位作為掩碼會顯著減少其可表示的數(shù)值范圍。

由于這些限制和權(quán)衡，Pandas 在存儲和處理空值時有兩種“模式”：

• 默認模式是使用哨兵值（sentinel）來表示缺失數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)類型使用 NaN 或 None 作為哨兵值。
• 另外，你可以選擇使用 Pandas 提供的可空數(shù)據(jù)類型（nullable dtypes，后文會詳細介紹），這會創(chuàng)建一個額外的掩碼數(shù)組來跟蹤缺失項，并將這些缺失項以特殊的 pd.NA 值呈現(xiàn)給用戶。

無論采用哪種方式，Pandas API 提供的數(shù)據(jù)操作和處理方法都會以可預測的方式處理和傳播這些缺失項。但為了更好地理解這些選擇背后的原因，我們需要快速了解一下 None、NaN 和 NA 的權(quán)衡。像往常一樣，我們先導入 NumPy 和 Pandas：

import numpy as np
import pandas as pd

None 作為哨兵值

對于某些數(shù)據(jù)類型，Pandas 使用 None 作為哨兵值。None 是一個 Python 對象，這意味著任何包含 None 的數(shù)組都必須具有 dtype=object，即它必須是一個 Python 對象的序列。

例如，觀察如果你將 None 傳遞給 NumPy 數(shù)組會發(fā)生什么：

vals1 = np.array([1, None, 2, 3])
vals1

array([1, None, 2, 3], dtype=object)

這種 dtype=object 表示 NumPy 能為數(shù)組內(nèi)容推斷出的最佳通用類型是 Python 對象。
以這種方式使用 None 的缺點是，對數(shù)據(jù)的操作會在 Python 層面進行，開銷遠大于對原生類型數(shù)組的高效操作：

%timeit np.arange(1E6, dtype=int).sum()

2.89 ms ± 24.6 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

%timeit np.arange(1E6, dtype=object).sum()

26.7 ms ± 454 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

進一步，由于 Python 不支持使用 None 進行算術(shù)運算，因此諸如 sum 或 min 之類的聚合操作通常會導致錯誤：

vals1.sum()

---------------------------------------------------------------------------

TypeError                                 Traceback (most recent call last)

Cell In[5], line 1
----> 1 vals1.sum()


File d:\Source\Repos\Visual Studio Code\MachineLearning-notes\.venv\Lib\site-packages\numpy\_core\_methods.py:53, in _sum(a, axis, dtype, out, keepdims, initial, where)
     51 def _sum(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=False,
     52          initial=_NoValue, where=True):
---> 53     return umr_sum(a, axis, dtype, out, keepdims, initial, where)


TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'NoneType'

鑒于此，Pandas 不會在其數(shù)值數(shù)組中使用 None 作為哨兵值。

NaN：缺失的數(shù)值數(shù)據(jù)

另一種缺失數(shù)據(jù)的哨兵值是 NaN，它有所不同；NaN 是一種特殊的浮點值，被所有采用標準 IEEE 浮點表示法的系統(tǒng)所識別：

vals2 = np.array([1, np.nan, 3, 4]) 
vals2

array([ 1., nan,  3.,  4.])

請注意，NumPy 為該數(shù)組選擇了本地浮點類型：這意味著與之前的 object 數(shù)組不同，這個數(shù)組支持被編譯代碼加速的快速操作。
需要記住的是，NaN 有點像數(shù)據(jù)病毒——它會“感染”它接觸到的任何其他對象。
無論進行何種運算，與 NaN 進行算術(shù)運算的結(jié)果仍然是另一個 NaN：

1 + np.nan

nan

0 * np.nan

nan

這意味著對這些值進行聚合操作是有定義的（即不會導致錯誤），但結(jié)果并不總是有用：

vals2.sum(), vals2.min(), vals2.max()

(np.float64(nan), np.float64(nan), np.float64(nan))

也就是說，NumPy 提供了能夠識別 NaN 并忽略這些缺失值的聚合函數(shù)版本：

np.nansum(vals2), np.nanmin(vals2), np.nanmax(vals2)

(np.float64(8.0), np.float64(1.0), np.float64(4.0))

NaN 的主要缺點在于它僅適用于浮點類型；對于整數(shù)、字符串或其他類型，并沒有等價的 NaN 值。

Pandas 中的 NaN 和 None

NaN 和 None 各有其用途，Pandas 能夠幾乎無縫地處理這兩者，并在適當?shù)臅r候自動進行轉(zhuǎn)換：

pd.Series([1, np.nan, 2, None])

0    1.0
1    NaN
2    2.0
3    NaN
dtype: float64

對于沒有可用哨兵值的數(shù)據(jù)類型，當存在 NA 值時，Pandas 會自動進行類型轉(zhuǎn)換。
例如，如果我們在一個整數(shù)數(shù)組中設置某個值為 np.nan，它會自動被提升為浮點類型以容納 NA：

x = pd.Series(range(2), dtype=int)
x

0    0
1    1
dtype: int64

x[0] = None
x

0    NaN
1    1.0
dtype: float64

請注意，除了將整數(shù)數(shù)組轉(zhuǎn)換為浮點型之外，Pandas 還會自動將 None 轉(zhuǎn)換為 NaN 值。

雖然與 R 這類領(lǐng)域?qū)Ｓ谜Z言中對 NA 值更統(tǒng)一的處理方式相比，這種哨兵值/類型轉(zhuǎn)換的“魔法”看起來有些取巧，但實際上 Pandas 的這種做法在實踐中效果很好，而且據(jù)我的經(jīng)驗，只有極少數(shù)情況下會引發(fā)問題。

下表列出了在 Pandas 中引入 NA 值時的類型提升約定：

請記住，在 Pandas 中，字符串數(shù)據(jù)始終以 object 類型存儲。

Pandas 可空數(shù)據(jù)類型

在早期版本的 Pandas 中，NaN 和 None 作為哨兵值是唯一可用的缺失數(shù)據(jù)表示方法。這帶來的主要問題在于隱式類型轉(zhuǎn)換：例如，無法表示帶有缺失數(shù)據(jù)的真正整數(shù)數(shù)組。

為了解決這個問題，Pandas 后來引入了可空數(shù)據(jù)類型（nullable dtypes），它們與常規(guī)數(shù)據(jù)類型的區(qū)別在于名稱的大小寫（例如，pd.Int32 與 np.int32）。為了向后兼容，只有在明確指定時才會使用這些可空數(shù)據(jù)類型。

例如，下面是一個包含缺失數(shù)據(jù)的整數(shù)序列 Series，它由一個包含三種可用缺失值標記的列表創(chuàng)建：

pd.Series([1, np.nan, 2, None, pd.NA], dtype='Int32')

0       1
1    <NA>
2       2
3    <NA>
4    <NA>
dtype: Int32

這種表示方法在本文后續(xù)討論的所有操作中都可以與其他表示方法互換使用。

對缺失值的操作

如前所述，Pandas 將 None、NaN 和 NA 視為本質(zhì)上可以互換的缺失值標記。
為了方便這一約定，Pandas 提供了多種方法來檢測、移除和替換 Pandas 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的缺失值。
這些方法包括：

• isnull：生成一個布爾掩碼，用于指示缺失值
• notnull：與 isnull 相反
• dropna：返回過濾后的數(shù)據(jù)副本，移除缺失值
• fillna：返回填充或插補缺失值后的數(shù)據(jù)副本

我們將簡要探索并演示這些常用方法的用法。

檢測空值

Pandas 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有兩個用于檢測空數(shù)據(jù)的有用方法：isnull 和 notnull。
這兩個方法都會返回數(shù)據(jù)上的布爾掩碼。例如：

data = pd.Series([1, np.nan, 'hello', None])

data.isnull()

0    False
1     True
2    False
3     True
dtype: bool

如數(shù)據(jù)索引和選擇中所述，布爾掩碼可以直接作為 Series 或 DataFrame 的索引使用：

data[data.notnull()]

0        1
2    hello
dtype: object

isnull() 和 notnull() 方法對于 DataFrame 對象也會產(chǎn)生類似的布爾結(jié)果。

刪除空值

除了這些掩碼方法外，還有一些便捷方法，如 dropna（用于移除 NA 值）和 fillna（用于填充 NA 值）。對于 Series，其結(jié)果很直接：

data.dropna()

0        1
2    hello
dtype: object

對于 DataFrame，有更多的選項。
請看下面的 DataFrame：

df = pd.DataFrame([[1,      np.nan, 2],
                   [2,      3,      5],
                   [np.nan, 4,      6]])
df

我們無法從 DataFrame 中刪除單個值；只能刪除整行或整列。
根據(jù)具體應用，你可能需要刪除行或列，因此 dropna 為 DataFrame 提供了多種選項。

默認情況下，dropna 會刪除所有包含任意空值的行：

df.dropna()

或者，你也可以沿不同的軸刪除 NA 值。使用 axis=1 或 axis='columns' 可以刪除所有包含空值的列：

df.dropna(axis='columns')

但這樣也會丟棄一些有用的數(shù)據(jù)；你可能更希望只刪除那些全部為 NA 的行或列，或者 NA 占多數(shù)的行或列。
這可以通過 how 或 thresh 參數(shù)來指定，從而精細控制允許通過的空值數(shù)量。

默認情況下，how='any'，即只要某行或某列包含空值就會被刪除。
你也可以指定 how='all'，這樣只有那些全部為空值的行或列才會被刪除：

df[3] = np.nan
df

df.dropna(axis='columns', how='all')

df.dropna(axis='rows', thresh=3)

這里，第一行和最后一行被刪除了，因為它們每行只有兩個非空值。

填充空值

有時候，與其刪除 NA 值，你可能更希望用一個有效值來替換它們。
這個值可以是像零這樣的單個數(shù)字，也可以是通過已有有效值進行插補或插值得到的某種值。
你可以使用 isnull 方法作為掩碼進行原地替換，但由于這是一個非常常見的操作，Pandas 提供了 fillna 方法，它會返回一個用指定值替換空值后的數(shù)組副本。

來看下面的 Series 示例：

data = pd.Series([1, np.nan, 2, None, 3], index=list('abcde'), dtype='Int32')
data

a       1
b    <NA>
c       2
d    <NA>
e       3
dtype: Int32

我們可以用單個值（例如零）來填充 NA 項：

data.fillna(0)

a    1
b    0
c    2
d    0
e    3
dtype: Int32

我們可以指定前向填充（forward fill），將前一個有效值向前傳播：

# 前向填充，舊方法，在后續(xù)Pandas版本中可能會被棄用
data.fillna(method='ffill')

\AppData\Local\Temp\ipykernel_13548\3988156040.py:2: FutureWarning: Series.fillna with 'method' is deprecated and will raise in a future version. Use obj.ffill() or obj.bfill() instead.
  data.fillna(method='ffill')





a    1
b    1
c    2
d    2
e    3
dtype: Int32

# 前向填充
data.ffill()

a    1
b    1
c    2
d    2
e    3
dtype: Int32

或者我們可以指定反向填充（backward fill），將下一個有效值向后傳播：

# 后向填充，舊方法，在后續(xù)Pandas版本中可能會被棄用
data.fillna(method='bfill')

\AppData\Local\Temp\ipykernel_13548\1439583404.py:2: FutureWarning: Series.fillna with 'method' is deprecated and will raise in a future version. Use obj.ffill() or obj.bfill() instead.
  data.fillna(method='bfill')





a    1
b    2
c    2
d    3
e    3
dtype: Int32

# 后向填充
data.bfill()

a    1
b    2
c    2
d    3
e    3
dtype: Int32

在 DataFrame 的情況下，選項類似，但我們還可以指定填充操作應沿著哪個 axis（軸）進行：

df

df.ffill(axis=1)

請注意，如果在前向填充時沒有可用的前一個值，NA 值將保持不變。

總結(jié)

本文介紹了現(xiàn)實世界中缺失數(shù)據(jù)的常見情況及其在 Pandas 中的處理方式。我們討論了缺失值的兩種主要表示方法（掩碼和哨兵值），并重點介紹了 Pandas 對 None、NaN 和 pd.NA 的支持及其背后的權(quán)衡。通過示例演示了缺失值的檢測（isnull、notnull）、刪除（dropna）和填充（fillna、ffill、bfill）等常用操作。此外，還介紹了 Pandas 的可空數(shù)據(jù)類型（如 Int32），使得帶缺失值的整數(shù)數(shù)據(jù)能夠被更好地支持。掌握這些方法有助于在數(shù)據(jù)分析過程中更高效、靈活地處理缺失數(shù)據(jù)問題。

以上就是Pandas處理缺失數(shù)據(jù)的方式匯總的詳細內(nèi)容，更多關(guān)于Pandas處理缺失數(shù)據(jù)的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！