数据预处理之缺失值&重复值

Posted 2021-02-19 yang9165

数据预处理之缺失值&重复值

import pandas as pd
import numpy as np

1 缺失值处理

data = pd.DataFrame({‘A‘:[40,np.nan,16,22,8,44],
                    ‘B‘:[88,np.nan,66,np.nan,99,np.nan,],
                    ‘C‘:[2,np.nan,4,np.nan,np.nan,6]})
data

	A	B	C
0	40.0	88.0	2.0
1	NaN	NaN	NaN
2	16.0	66.0	4.0
3	22.0	NaN	NaN
4	8.0	99.0	NaN
5	44.0	NaN	6.0

data.info()   # 查看data的信息

<class ‘pandas.core.frame.DataFrame‘>
RangeIndex: 6 entries, 0 to 5
Data columns (total 3 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype  
---  ------  --------------  -----  
 0   A       5 non-null      float64
 1   B       3 non-null      float64
 2   C       3 non-null      float64
dtypes: float64(3)
memory usage: 272.0 bytes

data.isnull().sum()   # 也可这样查看data每一行的缺失值个数

A    1
B    3
C    3
dtype: int64

1.1 删除缺失值

官方文档
dropna(axis=0, how=‘any‘, thresh=None, subset=None, inplace=False)

• 参数axis指轴，axis=0时表示按行，axis=1表示按列；
• 参数how=‘any‘时表示只要某行包含缺失值就丢弃，how=‘all‘时表示某行全部为缺失值才丢弃；
• 参数thresh用来指定保留包含几个非缺失值数据的行；
• 参数subset用来指定在判断缺失值时只考虑哪些列；
• 参数inplace=False时表示在副本上修改，inplace=True时表示在原对象上修改。

data.dropna(axis=0, how=‘any‘, inplace=True)   # 删除data中存在缺失值的行
data

	A	B	C
0	40	88.0	2.0
2	16	66.0	4.0

data.dropna(axis=0, how=‘all‘, inplace=True)   # 删除data中全部为缺失值的行
data

	A	B	C
0	40	88.0	2.0
2	16	66.0	4.0
3	22	NaN	NaN
4	8	99.0	NaN
5	44	NaN	6.0

data.dropna(axis=1, how=‘any‘, inplace=True)   # 删除data中存在缺失值的列
data

0
1
2
3
4
5

data.dropna(axis=1, how=‘all‘, inplace=True)   # 删除data中全部为缺失值的列
data

	A	B	C
0	40	88.0	2.0
1	NaN	NaN	NaN
2	16	66.0	4.0
3	22	NaN	NaN
4	8	99.0	NaN
5	44	NaN	6.0

1.2 填充缺失值

1.2.1 使用均值填充

均值mean，众数mode，中值median

data.C[data.C.isnull()] = data.C.mean()
data

	A	B	C
0	40	88.0	2.0
1	NaN	NaN	4.0
2	16	66.0	4.0
3	22	NaN	4.0
4	8	99.0	4.0
5	44	NaN	6.0

1.2.2 使用 fillna 函数填充

官方文档
fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None) # 使用指定的方法填充NA/NaN值

• 参数value指用来填充Na/NaN的值，可以是标量、字典、数组、数据框，不能是列表；
• 参数method指填充的方法{‘backfill‘, ‘bfill‘, ‘pad‘, ‘ffill‘, None}，默认None，backfill、bfill使用后一个非缺失值填充，pad、ffill使用前一个非缺失值填充；
• 参数axis=0时表示按行填充，axis=1表示按列填充；
• 参数inplace=False时表示在副本上修改，inplace=True时表示在原对象上修改。
• 参数limit表限制被填充的个数，默认为None。
• 参数downcast : dict, default is None. A dict of item->dtype of what to downcast if possible, or the string ‘infer‘ which will try to downcast to an appropriate equal type (e.g. float64 to int64 if possible).

data.fillna(0)    # 使用0填充缺失值

	A	B	C
0	40	88.0	2.0
1	0	0.0	0.0
2	16	66.0	4.0
3	22	0.0	0.0
4	8	99.0	0.0
5	44	0.0	6.0

data.fillna(value={‘A‘:11, ‘B‘:22, ‘C‘:66})   # 使用字典填充

	A	B	C
0	40	88.0	2.0
1	11	22.0	66.0
2	16	66.0	4.0
3	22	22.0	66.0
4	8	99.0	66.0
5	44	22.0	6.0

data.fillna(method=‘ffill‘)   # pad。使用前一个非缺失值填充

	A	B	C
0	40	88.0	2.0
1	40	88.0	2.0
2	16	66.0	4.0
3	22	66.0	4.0
4	8	99.0	4.0
5	44	99.0	6.0

data.fillna(method=‘bfill‘)    # backfill。使用后一个非缺失值填充

	A	B	C
0	40	88.0	2.0
1	16	66.0	4.0
2	16	66.0	4.0
3	22	99.0	6.0
4	8	99.0	6.0
5	44	NaN	6.0

data.fillna(100, limit=1)   # 限制填充的个数

	A	B	C
0	40	88.0	2.0
1	100	100.0	100.0
2	16	66.0	4.0
3	22	NaN	NaN
4	8	99.0	NaN
5	44	NaN	6.0

data.A.fillna(999)   # 部分数据填充

0     40
1    999
2     16
3     22
4      8
5     44
Name: A, dtype: object

1.2.3 使用 interpolate 函数填充

官方文档
interpolate(method="linear",axis=0,limit=None,inplace=False,limit_direction="forward",limit_area=None,downcast=None)

• 参数method指填充的方式{‘linear‘, ‘time‘, ‘index‘, ‘values‘，‘spline‘, ‘pad‘, ‘nearest‘, ‘zero‘, ‘slinear‘, ‘quadratic‘, ‘cubic‘, ‘spline‘, ‘barycentric‘, ‘polynomial‘, ‘krogh‘, ‘piecewise_polynomial‘, ‘spline‘, ‘pchip‘, ‘akima‘, ‘from_derivatives‘}，默认linear，
  • linear：线性插值填充，用缺失值的前一个有效值和后一个有效值建立插值直线，使用缺失点在线性插值韩函数的函数值进行填充。
    ·slinear、polynomial：线性插值，需要设置对应的order参数，代表所使用方法的逼近次数。polynomial代表多项式插值，将order参数设置为2，代表使用二次多项式插值。
  • nearest：最邻近插值法。
  • zero：阶梯插值。
  • quadratic、cubic：2、3阶B样条曲线插值。
• 参数axis=0时表示按行，axis=1表示按列；
• 参数limit表限制被填充的个数，默认为None；
• 参数inplace=False时表示在副本上修改，inplace=True时表示在原对象上修改；
• 参数limit_direction指定填充的方向{‘forward‘, ‘backward‘, ‘both‘}，默认为forward；
• 参数limit_area指定限制{None, ‘inside‘, ‘outside‘}，默认None，inside仅填充被有效值包围的缺失值(interpolate)，outside仅填充有效值之外的缺失值(extrapolate)

data.interpolate(method=‘linear‘)   # 线性插值

	A	B	C
0	40	88.0	2.000000
1	NaN	77.0	3.000000
2	16	66.0	4.000000
3	22	82.5	4.666667
4	8	99.0	5.333333
5	44	99.0	6.000000

data[‘C‘].interpolate(method=‘polynomial‘, order=2)   # 使用二次多项式插值

0    2.000000
1    3.066667
2    4.000000
3    4.800000
4    5.466667
5    6.000000
Name: C, dtype: float64

2 重复值处理

data = pd.DataFrame({‘A‘:[40,66,16,22,66],
                    ‘B‘:[4,88,5,99,88],
                    ‘C‘:[2,33,7,20,33]})
data

	A	B	C
0	40	4	2
1	66	88	33
2	16	5	7
3	22	99	20
4	66	88	33

2.1 查看重复值

data[data.duplicated()]   # 查看重复值

	A	B	C
4	66	88	33

2.2 删除重复值

data.drop_duplicates(inplace=True)     # 丢弃重复值
data

	A	B	C
0	40	4	2
1	66	88	33
2	16	5	7
3	22	99	20

2.3 重置索引

# 重置索引
data.reset_index(drop=True, inplace=True)   # drop=True表删除原索引
data

	A	B	C
0	40	4	2
1	66	88	33
2	16	5	7
4	22	99	20