在大多数的数据分析应用中，经常会遇到缺失值，常见的缺失值处理方式有过滤和填充。在 Python 中，pandas 使用浮点值 NaN 表示浮点数和非浮点数组中的缺失值，同时 Python 内置 None 值也会被当作缺失值。在处理缺失值之前，首先要判断缺失值是否存在，然后再对缺失值进行删除、填充或者不处理的操作。

判断缺失值的函数

在 pandas 中判断缺失值的函数如下。

1) isnull() 函数

isnull() 函数语法格式：isnull(obj)。其中，参数 obj 表示接收标量或数组，用于检查空值或缺失值的对象；如果有空值或缺失值则返回 True，否则返回 False。

2) notnull() 函数

notnull() 函数语法格式：notnull(obj)。其中，参数 obj 接收 ndarray 或对象值，用于检查不为空值或缺失值的对象；如果有空值或缺失值则返回 False，否则返回 True。

通过 isnull() 函数和 sum() 函数可以获得 Series 和 DataFrame 中缺失值的数量。

处理缺失值的方法

数据缺失值的处理方法有以下 3 种：

删除含有缺失值的记录；

进行数据插补；

不处理空值或缺失值。

1) 删除含有缺失值的记录

在数据分析中，如果数据集的样本很大，并且在删除含有缺失值的记录后，不会影响分析结果的客观性和准确性时，一般使用 dropna() 函数直接将空值或缺失值的数据删除。

dropna() 函数的语法格式如下。

DataFrame.dropna(axis=0,how='any',thresh=None,subset=None,inplace=False)

函数中的参数说明如下：

axis：指定删除方向，当 axis=0 按行删除，axis=1 按列删除，默认为 0；

how：取值为“all”表示这一行或列中的元素全部缺失(为 NaN)才删除这一行或列；取值为“any”表示这一行或列中只要有缺失值，就删除这一行或列；

thresh：一行或一列中至少出现了 thresh 个才删除；

subset：在某些列的子集中选择出现了缺失值的列删除，不在子集中的含有缺失值的列或行不会被删除；

inplace：筛选缺失值后，获得的新数据是存为副本还是直接在原数据上进行修改。

【例 1】导入 Excel 成绩表 grade.xls 中的 grade1 表，完成各种不同情况下删除缺失值的操作。

其示例代码 test1.py 如下。

# -*- coding: utf-8 -*-

import pandas as pd

#导入成绩数据

df = pd.read_excel('d:\data\grade.xls',sheet_name='grade1')

#所有值全为缺失值才删除

df1 = df.dropna(how='all')

#输出df1的前5行

print(df1.head())

#删除至少出现过两个缺失值的行

df1 = df.dropna(thresh=2,axis=0)

#输出df1的前10行

print(df1.head(10))

#删除subset中指定的列含有缺失值的行

df1 = df.dropna(subset=['exam'])

#输出df1的前5行

print(df1.head())

#删除含有缺失值的列

print(df.dropna(axis=1))

#只要有缺失值就删除，并且直接在原数据上进行修改

df1 = df.dropna(how='any',inplace=True)

print(df)

2) 数据插补法

在数据分析中，如果数据集的样本比较少或者由于删除含有缺失值的记录，会影响到数据分析结果的客观性和准确性，就需要根据数据插补的方法来选择填充值，然后再使用 fillna() 函数对空值或缺失值进行填充。

fillna() 函数的语法格式如下。

DataFrame.fillna(value=None,method=None,axis=None,

inplace=False,limit=None,downcast=None,**kwargs)

函数中的参数说明如下。

value：接收常数、dict、Series 或 DataFrame，表示填充缺失值的值。

method：表示填充缺失值的方法，method 的取值为｛'pad','ffill','backfill','bfill',None}。pad/ffill：用前一个非缺失值去填充该缺失值。backfill/bfill：用下一个非缺失值去填充该缺失值。None：指定一个值去替换缺失值(缺省默认这种方式)。

axis：指定填充方向，当 axis=1 按列填充，axis=0 按行填充。

inplace：接收 True 或 False。True 表示直接修改原对象，False 表示创建一个副本，修改副本，原对象不变，默认为 False。

limit：表示限制填充的个数，如果 limit=2，则只填充两个缺失值。

downcast：默认为 None，如果需要将填充的值向下转换为适当的相等数据类型的数值，如将 float64 数据类型转换为 int64 数据类型时，则此参数的值为  'infer'。

注意：method 参数不能与 value 参数同时出现。

在选取填补缺失值的数据时，除了选择常量 0 或者通过指定 method 方式来选择填充缺失值的数据外，还可以根据数据插补方法来选择填充值。常用数据插补方法见表 1。

表 1：数据插补方法

插补方法

描述

均值/中位数/众数插补

根据属性值的类型，用该属性取值的均值/中位数/众数进行插补

使用固定值

将缺失值属性使用一个常量值替换

最近临插补

在记录中找到与缺失样本最接近的样本的该属性值插补

回归方法

对带有缺失值的变量，根据已有的数据和与其有关的其他变量(因变量)的数据建立拟合模型来预测缺失的属性值

插值法

插值法是利用已知点建立常用的插值函数 f(x)，未知值由对应点 x 求岀的函数值 f(x) 近似替代

【例 2】导入 Excel 成绩表 grade.xls 中的grade1 表，完成以下操作。

1) 查看该表前 5 行的缺失值，分别用常数 0 和字典填充缺失值，但不修改原数据。

2) 分别指定不同的 method 参数，观察填充缺失值情况。

3) 将 Normal 属性的缺失值用中位数替换，exam 属性的缺失值用均值替换。

4) 用常数 0 填充缺失值，并修改原数据。

其示例代码 test2.py 如下。

# -*- coding: utf-8 -*-

import pandas as pd

#导入成绩数据

df = pd.read_excel('d:\data\grade.xls',sheet_name='grade1')

#1.查看前面5行

print(df.head())

#2.查看缺失值的数量

print(df.isnull().sum())

#3.用常量0填充

df1 = df.fillna(0)

print(df1.head())

#4.用字典填充

df2 = df.fillna({'Normal':60,'exam':40})

print(df2.head()) #修改副本

#观察原来数据df没有改变

print(df.head())

#5.指定method = 'ffill'/'pad'：用前一个非缺失值去填充该缺失值

df2 = df.fillna(method='ffill')

print(df2.head())

#指定method = 'bfill'/'backfill'：用下一个非缺失值填充该缺失值

df2 = df.fillna(method='bfill')

print(df2.head())

#6.将exam列的缺失值用均值替换

exa_mea = df['exam'].fillna(df['exam'].mean())

print(exa_mea.head())

#将Normal列的缺失值用中位数替换

Nor_med = df['Normal'].fillna(df['Normal'].median())

print(Nor_med.head())

#7.指定inplace参数为True

print(df.fillna(0,inplace=True))

#观察原来数据df发生改变

print(df.head())