Pandas-高级处理（三）：缺失值处理【isnull：判断是否有缺失数据NaN】【fillna：实现缺失值的填充】【dropna：实现缺失值的删除】【replace：实现数据的替换】

浅浅的花香味﹌ 2023-09-29 09:40 17阅读 0赞

缺失值处理

*  应用isnull判断是否有缺失数据NaN
 *  应用fillna实现缺失值的填充
 *  应用dropna实现缺失值的删除
 *  应用replace实现数据的替换

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTMyNTA4NjE_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]

### 1 如何处理nan ###

*  获取缺失值的标记方式(NaN或者其他标记方式)
 *  如果缺失值的标记方式是NaN
    
     *  判断数据中是否包含NaN：
        
         *  pd.isnull(df),
         *  pd.notnull(df)
     *  存在缺失值nan:
        
         *  1、删除存在缺失值的:dropna(axis=‘rows’)
            
             *  注：不会修改原数据，需要接受返回值
         *  2、替换缺失值:fillna(value, inplace=True)
            
             *  value:替换成的值
             *  inplace:True:会修改原数据，False:不替换修改原数据，生成新的对象
 *  如果缺失值没有使用NaN标记，比如使用"？"
    
     *  先替换‘?’为np.nan，然后继续处理

### 2 电影数据的缺失值处理 ###

*  电影数据文件获取

# 读取电影数据
    movie = pd.read_csv("./data/IMDB-Movie-Data.csv")

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTMyNTA4NjE_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]

#### 2.1 判断缺失值是否存在 ####

*  pd.notnull()

pd.notnull(movie)

Rank	Title	Genre	Description	Director	Actors	Year	Runtime (Minutes)	Rating	Votes	Revenue (Millions)	Metascore
    0	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True
    1	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True
    2	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True
    3	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True
    4	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True
    5	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True
    6	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True
    7	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	False	True

np.all(pd.notnull(movie))

*  pd.isnull()

#### 2.2 存在缺失值nan,并且是np.nan ####

*  1、删除

pandas删除缺失值，使用dropna的前提是，缺失值的类型必须是np.nan

# 不修改原数据
    movie.dropna()
    
    # 可以定义新的变量接受或者用原来的变量名
    data = movie.dropna()

*  2、替换缺失值

# 替换存在缺失值的样本的两列
    # 替换填充平均值，中位数
    # movie['Revenue (Millions)'].fillna(movie['Revenue (Millions)'].mean(), inplace=True)

替换所有缺失值：

for i in movie.columns:
        if np.all(pd.notnull(movie[i])) == False:
            print(i)
            movie[i].fillna(movie[i].mean(), inplace=True)

#### 2.3 不是缺失值nan，有默认标记的 ####

数据是这样的：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTMyNTA4NjE_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]

wis = pd.read_csv("https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/breast-cancer-wisconsin.data")

以上数据在读取时，可能会报如下错误：

URLError: <urlopen error [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed (_ssl.c:833)>

解决办法：

# 全局取消证书验证
    import ssl
    ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context

**处理思路分析：**

*  1、先替换‘?’为np.nan
    
     *  df.replace(to\_replace=, value=)
        
         *  to\_replace:替换前的值
         *  value:替换后的值

# 把一些其它值标记的缺失值，替换成np.nan
    wis = wis.replace(to_replace='?', value=np.nan)

*  2、在进行缺失值的处理

# 删除
    wis = wis.dropna()

### 3 小结 ###

*  isnull、notnull判断是否存在缺失值【知道】
    
     *  np.any(pd.isnull(movie)) \# 里面如果有一个缺失值,就返回True
     *  np.all(pd.notnull(movie)) \# 里面如果有一个缺失值,就返回False
 *  dropna删除np.nan标记的缺失值【知道】
    
     *  movie.dropna()
 *  fillna填充缺失值【知道】
    
     *  movie\[i\].fillna(value=movie\[i\].mean(), inplace=True)
 *  replace替换具体某些值【知道】
    
     *  wis.replace(to\_replace=“?”, value=np.NaN)

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