pandas 缺失值的认定

看过来

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由于数据的来源的复杂性、不确定性，数据中难免会存在字段值不全、缺失等情况，本文将介绍如何找出这些缺失的值。

常用方法

缺失值的类型

一般使用特殊类型 NaN 代表缺失值，可以用 Numpy 可定义它np.NaN/np.nan。在 Pandas 1.0 以后实验性地使用一个标量 pd.NA 来代表。

如果想把正负无穷也为认是缺失值，可以通过以下全局配置来设定：

pandas.options.mode.use_inf_as_na = True

以下数据 NaN 为缺失值：

(pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3),
              index=['a', 'c', 'e', 'f', 'h'], 
              columns=['one', 'two', 'three'])
.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'])
)
'''
        one       two     three
a  1.632088 -0.062136 -1.389717
b       NaN       NaN       NaN
c  0.151073  1.145583 -1.893389
d       NaN       NaN       NaN
e -0.313452 -0.029717 -0.104649
f -0.128399  1.478465 -1.215389
g       NaN       NaN       NaN
h -1.504212 -0.409655 -1.263877
'''

缺失值的判断

可以判断是否缺失值，DataFrame 和 Series 一般都支持。：

# 不是缺失值
df.one.notna()
'''
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: one, dtype: bool
'''
# 是缺失值
df.isna()
# 进行筛选
df[df.one.notna()]

需要注意的是，Numpy 中 np.nan 和 np.nan 不相等，因此不能用 ==/!= 进行对比：

None == None  # noqa: E711
# True
 np.nan == np.nan
# False
None == np.nan
# False

因此，请使用：

df.notna()
df['team'].isna()
df['team'].isnull()

缺失值查询

# 每列有多少个缺失值
df.isnull().sum()
# 每行有多少个缺失值
df.isnull().sum(axis=1)
# 总共共有多少个缺失值
df.isna().sum().sum()
# 有缺失值的行
df.loc[df.isna().any(axis=1)]
# 有缺失值的列
df.loc[:,df.isna().any()]
# 没有缺失值的行
df.loc[~(df.isna().any(axis=1))]
# 没有缺失值的列
df.loc[:,~(df.isna().any())]

# 返回第一个非NA/空值的索引
df.first_valid_index() # 0
# 返回最后一个非NA/空值的索引
df.last_valid_index() # 99

整型中的缺失值

由于 NaN 是浮点型，因此一列甚至缺少一个整数的整数列都将转换为浮点。

pd.Series([1, 2, np.nan, 4], dtype=pd.Int64Dtype())
'''
0       1
1       2
2    <NA>
3       4
dtype: Int64
'''

时间中的缺失值

对于时间中的缺失值，Pandas 提供了一个 NaT 来表示，并且 NaT 和 NaN 之间是兼容的：

df['timestamp'] = pd.Timestamp('20120101')
df.loc[['a', 'c', 'h'], ['one', 'timestamp']] = np.nan
df.timestamp
'''
a          NaT
b   2012-01-01
c          NaT
d   2012-01-01
e   2012-01-01
f   2012-01-01
g   2012-01-01
h          NaT
Name: timestamp, dtype: datetime64[ns]
'''

插入缺失值

可以使用 None 等方法将内容修改为缺失值：

s.loc[0] = None
s.loc[1] = np.nan
df.two = pd.NA