数据清洗–DataFrame中的空值处理方法
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2020-12-25
12:37:34
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数据清洗数据清洗–DataFrame中的空值处理方法中的空值处理方法
数据清洗是一项复杂且繁琐的工作，同时也是整个数据分析过程中最为重要的环节。
在python中空值被显示为NaN。首先，我们要构造一个包含NaN的DataFrame对象。
>>> import numpy as np
>>> import pandas as pd
>>> from pandas import Series,DataFrame
>>> from numpy import nan as NaN
>>> data = DataFrame([[12,'man','13865626962'],[19,'woman',NaN],[17,NaN,NaN],[NaN,NaN,NaN]],columns=['age','sex','phone'])
>>> data
age sex phone
0 12.0 man 13865626962
1 19.0 woman NaN
2 17.0 NaN NaN
3 NaN NaN NaN
删除删除NaN
删除删除NaN所在的行所在的行
删除表中全部为NaN的行
>>> data.dropna(axis=0, how='all')
age sex phone
0 12.0 man 13865626962
1 19.0 woman NaN
2 17.0 NaN NaN
删除表中任何含有NaN的行
>>> data.dropna(axis=0, how='any')
age sex phone
0 12.0 man 13865626962
删除删除NaN所在的列所在的列
删除表中全部为NaN的列
>>> data.dropna(axis=1, how='all')
age sex phone
0 12.0 man 13865626962
1 19.0 woman NaN
2 17.0 NaN NaN
3 NaN NaN NaN
删除表中任何含有NaN的列
>>> data.dropna(axis=1, how='any')
Empty DataFrame
Columns: [] Index: [0, 1, 2, 3]
注意：axis 就是”轴，数轴“的意思，对应多维数组里的”维“。此处作者的例子是二维数组，所以，axis的值对应表示：0轴
（行），1轴（列）。
填充填充NaN
如果不想过滤（去除）数据，我们可以选择使用fillna()方法填充NaN，这里，作者使用数值’0’替代NaN,来填充DataFrame。
>>> data.fillna(0)
age sex phone
0 12.0 man 13865626962
1 19.0 woman 0
2 17.0 0 0
3 0.0 0 0
我们还可以通过字典来填充，以实现对不同的列填充不同的值。
>>> data.fillna({'sex':233,'phone':666})
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