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  • 2022-03-01 21:28:42

    大家好,今天给大家分享一篇pandas数据处理的文章。喜欢本文记得收藏、关注、点赞。

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    一、缺失值类型

    pandas中,缺失数据显示为NaN。缺失值有3种表示方法,np.nannonepd.NA

    1、np.nan

    缺失值有个特点(坑),它不等于任何值,连自己都不相等。如果用nan和任何其它值比较都会返回nan

    np.nan == np.nan
    >> False
    

    也正由于这个特点,在数据集读入以后,不论列是什么类型的数据,默认的缺失值全为np.nan

    因为nanNumpy中的类型是浮点,因此整型列会转为浮点;而字符型由于无法转化为浮点型,只能归并为object类型(‘O’),原来是浮点型的则类型不变。

    type(np.nan)
    >> float
    
    pd.Series([1,2,3]).dtype
    >> dtype('int64')
    pd.Series([1,np.nan,3]).dtype
    >> dtype('float64')
    

    初学者做数据处理遇见object类型会发懵,不知道这是个啥,明明是字符型,导入后就变了,其实是因为缺失值导致的。

    除此之外,还要介绍一种针对时间序列的缺失值,它是单独存在的,用NaT表示,是pandas的内置类型,可以视为时间序列版的np.nan,也是与自己不相等。

    s_time = pd.Series([pd.Timestamp('20220101')]*3)
    s_time
    >> 0 2022-01-01
       1 2022-01-01
       2 2022-01-01
       dtype:datetime64[ns]
    -----------------
    s_time[2] = pd.NaT
    s_time
    >> 0 2022-01-01
       1 2022-01-01
       2 NaT
       dtype:datetime64[ns]
    

    2、None

    还有一种就是None,它要比nan好那么一点,因为它至少自己与自己相等。

    None == None
    >> True
    

    在传入数值类型后,会自动变为np.nan

    type(pd.Series([1,None])[1])
    >> numpy.float64
    

    只有当传入object类型时是不变的,因此可以认为如果不是人工命名为None的话,它基本不会自动出现在pandas中,所以None大家基本也看不到。

    type(pd.Series([1,None],dtype='O')[1])
    >> NoneType
    

    3、NA标量

    pandas1.0以后的版本中引入了一个专门表示缺失值的标量pd.NA,它代表空整数、空布尔值、空字符,这个功能目前处于实验阶段。

    开发者也注意到了这点,对于不同数据类型采取不同的缺失值表示会很乱。pd.NA就是为了统一而存在的。pd.NA的目标是提供一个缺失值指示器,可以在各种数据类型中一致使用(而不是np.nan、None或者NaT分情况使用)。

    s_new = pd.Series([1, 2], dtype="Int64")
    s_new
    >> 0   1
       1   2
       dtype: Int64
    -----------------
    s_new[1] = pd.NaT
    s_new
    >> 0    1
       1  <NA>
       dtype: Int64
    

    同理,对于布尔型、字符型一样不会改变原有数据类型,这样就解决了原来动不动就变成object类型的麻烦了。

    下面是pd.NA的一些常用算术运算和比较运算的示例:

    ##### 算术运算
    # 加法
    pd.NA + 1
    >> <NA>
    -----------
    # 乘法
    "a" * pd.NA
    >> <NA>
    -----------
    # 以下两种其中结果为1
    pd.NA ** 0
    >> 1
    -----------
    1 ** pd.NA
    >> 1
    
    ##### 比较运算
    pd.NA == pd.NA
    >> <NA>
    -----------
    pd.NA < 2.5
    >> <NA>
    -----------
    np.log(pd.NA)
    >> <NA>
    -----------
    np.add(pd.NA, 1)
    >> <NA>
    

    二、缺失值判断

    了解了缺失值的几种形式后,我们要知道如何判断缺失值。对于一个dataframe而言,判断缺失的主要方法就是isnull()或者isna(),这两个方法会直接返回TrueFalse的布尔值。可以是对整个dataframe或者某个列。

    df = pd.DataFrame({
          'A':['a1','a1','a2','a3'],
          'B':['b1',None,'b2','b3'],
          'C':[1,2,3,4],
          'D':[5,None,9,10]})
    # 将无穷设置为缺失值      
    pd.options.mode.use_inf_as_na = True
    

    1、对整个dataframe判断缺失

    df.isnull()
    >> A B C D
    0 False False False False
    1 False True False True
    2 False False False False
    3 False False False False
    

    2、对某个列判断缺失

    df['C'].isnull()
    >> 0    False
       1    False
       2    False
       3    False
    Name: C, dtype: bool
    

    如果想取非缺失可以用notna(),使用方法是一样的,结果相反。

    三、缺失值统计

    1、列缺失

    一般我们会对一个dataframe进行缺失统计,查看每个列有多少缺失,如果缺失率过高再进行删除或者插值等操作。那么直接在上面的isnull()返回的结果上直接应用.sum()即可,axis默认等于0,0是列,1是行。

    ## 列缺失统计
    isnull().sum(axis=0)
    

    2、行缺失

    但是很多情况下,我们也需要对进行缺失值判断。比如一行数据可能一个值都没有,如果这个样本进入模型,会造成很大的干扰。因此,行列两个缺失率通常都要查看并统计。

    操作很简单,只需要在sum()中设置axis=1即可。

    ## 行缺失统计
    isnull().sum(axis=1)
    

    3、缺失率

    有时我不仅想要知道缺失的数量,我更想知道缺失的比例,即缺失率。正常可能会想到用上面求得数值再比上总行数。但其实这里有个小技巧可以一步就实现。

    ## 缺失率
    df.isnull().sum(axis=0)/df.shape[0]
    
    ## 缺失率(一步到位)
    isnull().mean()
    

    四、缺失值筛选

    筛选需要loc配合完成,对于行和列的缺失筛选如下:

    # 筛选有缺失值的行
    df.loc[df.isnull().any(1)]
    >> A B C D
    1 a1 None 2 NaN
    -----------------
    # 筛选有缺失值的列
    df.loc[:,df.isnull().any()]
    >> B D
    0 b1 5.0
    1 None NaN
    2 b2 9.0
    3 b3 10.0
    

    如果要查询没有缺失值的行和列,可以对表达式用取反~操作:

    df.loc[~(df.isnull().any(1))]
    >> A B C D
    0 a1 b1 1 5.0
    2 a2 b2 3 9.0
    3 a3 b3 4 10.0
    

    上面使用了any判断只要有缺失就进行筛选,也可以用all判断是否全部缺失,同样可以对行里进行判断,如果整列或者整行都是缺失值,那么这个变量或者样本就失去了分析的意义,可以考虑删除。

    五、缺失值填充

    一般我们对缺失值有两种处理方法,一种是直接删除,另外一种是保留并填充。下面先介绍填充的方法fillna

    # 将dataframe所有缺失值填充为0
    df.fillna(0)
    >> A B C D
    0 a1 b1 1 5.0
    1 a1 0 2 0.0
    2 a2 b2 3 9.0
    3 a3 b3 4 10.0
    --------------
    # 将D列缺失值填充为-999
    df.D.fillna('-999')
    >> 0       5
       1    -999
       2       9
       3      10
    Name: D, dtype: object
    

    方法很简单,但使用时需要注意一些参数。

    • inplace:可以设置fillna(0, inplace=True)来让填充生效,原dataFrame被填充。

    • methond:可以设置methond方法来实现向前或者向后填充,pad/ffill为向前填充,bfill/backfill为向后填充,比如df.fillna(methond='ffill'),也可以简写为df.ffill()

    df.ffill()
    >> A B C D
    0 a1 b1 1 5.0
    1 a1 b1 2 5.0
    2 a2 b2 3 9.0
    3 a3 b3 4 10.0
    

    原缺失值都会按照前一个值来填充(B列1行,D列1行)。

    除了用前后值来填充,也可以用整个列的均值来填充,比如对D列的其它非缺失值的平均值8来填充缺失值。

    df.D.fillna(df.D.mean())
    >> 0     5.0
       1     8.0
       2     9.0
       3    10.0
    Name: D, dtype: float64
    

    六、缺失值删除

    删除缺失值也非情况,比如是全删除还是删除比较高缺失率,这个要看自己的容忍程度,真实的数据必然会存在缺失的,这个无法避免。而且缺失在某些情况下也代表了一定的含义,要视情况而定。

    1、全部直接删除

    # 全部直接删除
    df.dropna()
    >> A B C D
    0 a1 b1 1 5.0
    2 a2 b2 3 9.0
    3 a3 b3 4 10.0
    

    2、行缺失删除

    # 行缺失删除
    df.dropna(axis=0)
    >> A B C D
    0 a1 b1 1 5.0
    2 a2 b2 3 9.0
    3 a3 b3 4 10.0
    

    3、列缺失删除

    # 列缺失删除
    df.dropna(axis=1)
    >> A C
    0 a1 1
    1 a1 2
    2 a2 3
    3 a3 4
    -------------
    # 删除指定列范围内的缺失,因为C列无缺失,所以最后没有变化
    df.dropna(subset=['C'])
    >> A B C D
    0 a1 b1 1 5.0
    1 a1 None 2 NaN
    2 a2 b2 3 9.0
    3 a3 b3 4 10.0
    

    4、按缺失率删除

    这个可以考虑用筛选的方法来实现,比如要删除列缺失大于0.1的(即筛选小于0.1的)。

    df.loc[:,df.isnull().mean(axis=0) < 0.1]
    >> A C
    0 a1 1
    1 a1 2
    2 a2 3
    3 a3 4
    -------------
    # 删除行缺失大于0.1的
    df.loc[df.isnull().mean(axis=1) < 0.1]
    >> A B C D
    0 a1 b1 1 5.0
    2 a2 b2 3 9.0
    3 a3 b3 4 10.0
    

    七、缺失值参与计算

    如果不对缺失值处理,那么缺失值会按照什么逻辑进行计算呢?

    下面我们一起看一下各种运算下缺失值的参与逻辑。

    1、加法

    df
    >>A B C D
    0 a1 b1 1 5.0
    1 a1 None 2 NaN
    2 a2 b2 3 9.0
    3 a3 b3 4 10.0
    ---------------
    # 对所有列求和
    df.sum()
    >> A    a1a1a2a3
       C          10
       D          24
    

    可以看到,加法是会忽略缺失值的。

    2、累加

    # 对D列进行累加
    df.D.cumsum()
    >> 0     5.0
       1     NaN
       2    14.0
       3    24.0
    Name: D, dtype: float64
    ---------------
    df.D.cumsum(skipna=False)
    >> 0    5.0
       1    NaN
       2    NaN
       3    NaN
    Name: D, dtype: float64
    

    cumsum累加会忽略NA,但值会保留在列中,可以使用skipna=False跳过有缺失值的计算并返回缺失值。

    3、计数

    # 对列计数
    df.count()
    >> A    4
       B    3
       C    4
       D    3
    dtype: int64
    

    缺失值不进入计数范围里。

    4、聚合分组

    df.groupby('B').sum()
    >> C D
    B  
    b1 1 5.0
    b2 3 9.0
    b3 4 10.0
    ---------------
    df.groupby('B',dropna=False).sum()
    >> C D
    B  
    b1 1 5.0
    b2 3 9.0
    b3 4 10.0
    NaN 2 0.0
    

    聚合时会默认忽略缺失值,如果要缺失值计入到分组里,可以设置dropna=False。这个用法和其它比如value_counts是一样的,有的时候需要看缺失值的数量。

    以上就是所有关于缺失值的常用操作了,从理解缺失值的3种表现形式开始,到缺失值判断、统计、处理、计算等。

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    1、批量填充

     step1、将A列合并单元格区域取消

    选中A2:A13,进行操作:【开始】—>【对齐方式】—>单击【合并后居中】

     

    step2、获取并定位所有的空值

    选中A2:A13,进行操作:【开始】—>【编辑】—>【查找与选择】,下拉单击【定位条件】,选择【空值】—>【确定】

      

     step3、填充空值:将所有的空值都填充为所在组对应的第一个单元格中的值

     在第2步选中所有的空值后,在键盘上按“=”键,再按一下“⬆”键,然后再按“Ctrl+Enter”快捷键

     

     step4、将公式进行批量去除

      选中A2:A13,进行操作:【复制】—>【粘贴】—>【粘贴数值】中选择【值】

    批量填充操作详情:

     

    2、查找与替换

    使用快捷键【Ctrl+H】

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    将不规范的Excel内容转换为规范格式,如下格式:
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    1. 选中a列,然后点击合并后居中
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    2. 选中a1:a10区域,然后【开始】-【查找】-【定位条件】中,也可直接使用快捷键F5或者ctr+g,在弹出框中选择空值;
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    3. 如上点击确定后,表格中的空单元格即被选中。
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    4. 保持选中状态情况下,在键盘上输入“=” “⬆️” ,然后ctr+enter,即可得到如下效果:
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    缺失数据处理-插值法

    在数据挖掘中,原始海量的数据中存在着大量不完整、不一致、有异常、偏离点的数据。这些问题数据轻则影响数据挖掘执行效率,重则影响执行结果。因此数据预处理工作必不可少,而其中常见工作的就是数据集的缺失值处理。

    数据缺失值处理可分两类。一类是删除缺失数据,一类是进行数据插补。前者比较简单粗暴,但是这种方法最大的局限就是它是以减少历史数据来换取数据的完备,会造成资源的大量浪费,尤其在数据集本身就少的情况下,删除记录可能会直接影响分析结果的客观性和准确性

    本文介绍数据常用的插补方法。对拉格朗日插值法和滑动平均窗口法进行重点介绍和实现。

    介绍

    常用的插值方法如下:

    60dc78b623f1eaa5a7de32c8c828c2a8.png

    这里只对插值法和窗口滑动平均进行介绍。

    滑动平均窗口法

    概念:

    一个列表a 中的第 i 个位置数据为缺失数据,则取前后 window 个数据的平均值,作为插补数据。

    示例:

    a = [3,4,5,6,None,4,5,2,5] 、 window = 3

    则 None位置的数据为:(4+5+6+4+5+2)/6 = 2.67

    拉格朗日插值法

    概念

    根据数学概念可知,对于平面上已知的n个点(无两点在一条直线上)可以找到一个n-1次的多项式,使此多项式通过这n个点。

    811347a9305bff77158289517b37be50.png

    因此我们需先求得多项式函数L(x),然后将缺失值对应的点x带入插值多项式得到缺失值的近似值L(x)。多项式函数L(x)的求法如下:

    6cc261d1572a01bc7a17a5e14a1f9119.png

    实现

    代码

    # coding:utf-8

    # 拉格朗日插值代码

    import pandas as pd  # 导入数据分析库Pandas

    from scipy.interpolate import lagrange  # 导入拉格朗日插值函数

    # 构建原始数据

    data = pd.DataFrame([

    ["2015/3/1", 59],

    ["2015/2/28", 2618.2],

    ["2015/2/27", 2608.4],

    ["2015/2/26", 2651.9],

    ["2015/2/25", 3442.1],

    ["2015/2/24", 3393.1],

    ["2015/2/23", 3136.6],

    ["2015/2/22", 3744.1],

    ["2015/2/21", ],

    ["2015/2/20", 4060.3],

    ["2015/2/19", 3614.7],

    ["2015/2/18", 3295.5],

    ["2015/2/16", 2332.1],

    ["2015/2/15", 2699.3],

    ["2015/2/14", ],

    ["2015/2/13", 3036.8],

    ["2015/2/12", 1865],

    ["2015/2/11", 3014.3],

    ["2015/2/10", 2742.8],

    ["2015/2/9", 2173.5],

    ["2015/2/8", 3161.8],

    ["2015/2/7", 3023.8],

    ["2015/2/6", 2998.1],

    ], columns=[u'日期', u'销量'])

    # 设置异常值,把销量大于5000和销量小于400的异常值替换为None

    data[u'销量'][(data[u'销量'] < 400) | (data[u'销量'] > 5000)] = None

    # 把要处理的数据取出来,pandas中dataframe格式单独取出一列就是series数据格式

    tmp_data_1 = data[u'销量'].copy()

    tmp_data_2 = data[u'销量'].copy()

    def ployinterp_column(series, pos, window=5):

    """

    :param series: 列向量

    :param pos: 被插值的位置

    :param window: 为取前后的数据个数

    :return:

    """

    y = series[list(range(pos - window, pos)) + list(range(pos + 1, pos + 1 + window))]  # 取数

    y = y[y.notnull()]  # 剔除空值

    return lagrange(y.index, list(y))(pos)  # 插值并返回插值结果

    def sma_mothod(series, pos, window=5):

    """

    :param series: 列向量

    :param pos: 被插值的位置

    :param window: 为取前后的数据个数

    :return:

    """

    y = series[list(range(pos - window, pos)) + list(range(pos + 1, pos + 1 + window))]  # 取数

    y = y[y.notnull()]

    return reduce(lambda a, b: a + b, y) / len(y)

    for j in range(len(tmp_data_1)):

    if (tmp_data_1.isnull())[j]:  # 如果为空即插值。

    tmp_data_1[j] = ployinterp_column(tmp_data_1, j)

    print j, data.loc[j, u'日期'], tmp_data_1[j]

    print

    for j in range(len(tmp_data_2)):

    if (tmp_data_2.isnull())[j]:  # 如果为空即插值。

    tmp_data_2[j] = sma_mothod(tmp_data_2, j)

    print j, data.loc[j, u'日期'], tmp_data_2[j]

    输出

    0 2015/3/1 -291.4

    8 2015/2/21 4275.25476248

    14 2015/2/14 3680.66999227

    0 2015/3/1 2942.74

    8 2015/2/21 3236.97

    14 2015/2/14 2883.43

    分析

    对比之下,滑动窗口方法的输出都还比较合理。但显而易见的是拉格朗日插值对0位置的数据处理的很不好,插值为

    -291.4。拟合点的数据格式为(x,y),具体数据:(1, 2618.2), (2, 2608.4),(3, 2651.9),(4,

    3442.1), (5, 3393.1)。我们把拉格朗日多项式打印出来:

    L(x) = -94.97 x^4 + 1065 x^3 - 3991 x^2 + 5930 x^1 - 291.4

    把 x= 0 带入得到 L(x),就得到了 -291.4。这里x=0就是L(x)的截距。直观感觉就不太合理,猜测就是拉格朗日插值法对边缘数据敏感(即插值需要左右两边数据提供信息,在缺失左边数据信息情况下,得到的结果就不太合理),日后求证!

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空空如也

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