pandasNaN - 处理缺失值的利器

pandas 是 Python 中一款用于数据处理和分析的优秀库。而在数据处理过程中，缺失值是一个经常被遇到的问题。在 pandas 中，可以使用 pandasNaN 来高效地处理缺失值。

一、创建pandasNaN对象

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4]})
print(df)

以上代码会输出：

     A
0  1.0
1  2.0
2  NaN
3  4.0

可以看到，数据框中存在一个 NaN 值，即一个缺失值。

在 pandas 中，可以通过 pd.isna() 和 pd.notna() 函数来进行缺失值的判断。

pd.isna(df)

输出：

       A
0  False
1  False
2   True
3  False

pd.notna(df)

输出：

       A
0   True
1   True
2  False
3   True

二、处理缺失值

1. 删除缺失值

在 pandas 中使用 dropna() 函数可以直接删除缺失值所在的行或列。

df.dropna(axis=0)    # 删除缺失值所在的行
df.dropna(axis=1)    # 删除缺失值所在的列

如果想要对删除操作进行持久化，可以使用 inplace=True 参数。

2. 填充缺失值

虽然删除缺失值是一种处理方式，但是这样可能会导致其他有用的信息的丢失。更为常用的方式是填充缺失值。在 pandas 中，使用 fillna() 函数可以对缺失值进行填充。

df.fillna(value=0)    # 将缺失值填充为 0
df.fillna(method='ffill')    # 将缺失值向前填充
df.fillna(method='bfill')    # 将缺失值向后填充

三、数据替代

在处理数据时，有时候不需要在原数据上进行缺失值的填充，而是要将操作后的数据置换到原数据的位置。

df.replace(to_replace=np.nan, value=-1)

以上代码将数据框中的 NaN 值看作缺失值，将其替换为 -1。replace() 函数还可以通过正则表达式等方式进行替换。

四、NaN对象的比较

在 pandasNaN 中，np.nan 不等于任何值，包括它自己。所以可以使用 np.isnan() 函数来判断数据是否为 NaN。

a = np.nan
np.isnan(a)    # True

五、小结

pandasNaN 是一个十分有用的数据处理工具，可以用于缺失值的删除、填充和替换等操作。在实际应用中，需要根据实际情况选择不同的操作方式。