Pandas使用这些函数处理缺失值:
- isnull和notnull:检测是否是空值,可用于df和series
- dropna:丢弃、删除缺失值
- axis : 删除行还是列,{0 or ‘index', 1 or ‘columns'}, default 0
- how : 如果等于any则任何值为空都删除,如果等于all则所有值都为空才删除
- inplace : 如果为True则修改当前df,否则返回新的df
- fillna:填充空值
- value:用于填充的值,可以是单个值,或者字典(key是列名,value是值)
- method : 等于ffill使用前一个不为空的值填充forword fill;等于bfill使用后一个不为空的值填充backword fill
- axis : 按行还是列填充,{0 or ‘index', 1 or ‘columns'}
- inplace : 如果为True则修改当前df,否则返回新的df
import pandas as pd
实例:特殊Excel的读取、清洗、处理
步骤1:读取excel的时候,忽略前几个空行
studf = pd.read_excel("./datas/student_excel/student_excel.xlsx", skiprows=2)
studf
Unnamed: 0
姓名
科目
分数
0
NaN
小明
语文
85.0
1
NaN
NaN
数学
80.0
2
NaN
NaN
英语
90.0
3
NaN
NaN
NaN
NaN
4
NaN
小王
语文
85.0
5
NaN
NaN
数学
NaN
6
NaN
NaN
英语
90.0
7
NaN
NaN
NaN
NaN
8
NaN
小刚
语文
85.0
9
NaN
NaN
数学
80.0
10
NaN
NaN
英语
90.0
步骤2:检测空值
studf.isnull()
Unnamed: 0
姓名
科目
分数
0
True
False
False
False
1
True
True
False
False
2
True
True
False
False
3
True
True
True
True
4
True
False
False
False
5
True
True
False
True
6
True
True
False
False
7
True
True
True
True
8
True
False
False
False
9
True
True
False
False
10
True
True
False
False
studf["分数"].isnull()
0 False 1 False 2 False 3 True 4 False 5 True 6 False 7 True 8 False 9 False 10 False Name: 分数, dtype: bool
studf["分数"].notnull()
0 True 1 True 2 True 3 False 4 True 5 False 6 True 7 False 8 True 9 True 10 True Name: 分数, dtype: bool
# 筛选没有空分数的所有行 studf.loc[studf["分数"].notnull(), :]
Unnamed: 0
姓名
科目
分数
0
NaN
小明
语文
85.0
1
NaN
NaN
数学
80.0
2
NaN
NaN
英语
90.0
4
NaN
小王
语文
85.0
6
NaN
NaN
英语
90.0
8
NaN
小刚
语文
85.0
9
NaN
NaN
数学
80.0
10
NaN
NaN
英语
90.0
步骤3:删除掉全是空值的列
studf.dropna(axis="columns", how='all', inplace=True)
studf
姓名
科目
分数
0
小明
语文
85.0
1
NaN
数学
80.0
2
NaN
英语
90.0
3
NaN
NaN
NaN
4
小王
语文
85.0
5
NaN
数学
NaN
6
NaN
英语
90.0
7
NaN
NaN
NaN
8
小刚
语文
85.0
9
NaN
数学
80.0
10
NaN
英语
90.0
步骤4:删除掉全是空值的行
studf.dropna(axis="index", how='all', inplace=True)
studf
姓名
科目
分数
0
小明
语文
85.0
1
NaN
数学
80.0
2
NaN
英语
90.0
4
小王
语文
85.0
5
NaN
数学
NaN
6
NaN
英语
90.0
8
小刚
语文
85.0
9
NaN
数学
80.0
10
NaN
英语
90.0
步骤5:将分数列为空的填充为0分
studf.fillna({"分数":0})
姓名
科目
分数
0
小明
语文
85.0
1
NaN
数学
80.0
2
NaN
英语
90.0
4
小王
语文
85.0
5
NaN
数学
0.0
6
NaN
英语
90.0
8
小刚
语文
85.0
9
NaN
数学
80.0
10
NaN
英语
90.0
# 等同于 studf.loc[:, '分数'] = studf['分数'].fillna(0)
studf
姓名
科目
分数
0
小明
语文
85.0
1
NaN
数学
80.0
2
NaN
英语
90.0
4
小王
语文
85.0
5
NaN
数学
0.0
6
NaN
英语
90.0
8
小刚
语文
85.0
9
NaN
数学
80.0
10
NaN
英语
90.0
步骤6:将姓名的缺失值填充
使用前面的有效值填充,用ffill:forward fill
studf.loc[:, '姓名'] = studf['姓名'].fillna(method="ffill")
studf
姓名
科目
分数
0
小明
语文
85.0
1
小明
数学
80.0
2
小明
英语
90.0
4
小王
语文
85.0
5
小王
数学
0.0
6
小王
英语
90.0
8
小刚
语文
85.0
9
小刚
数学
80.0
10
小刚
英语
90.0
步骤7:将清洗好的excel保存
studf.to_excel("./datas/student_excel/student_excel_clean.xlsx", index=False)
总结
以上就是我在处理客户端真实IP的方法,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对的支持。
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