pandasNaN – 處理缺失值的利器

pandas 是 Python 中一款用於數據處理和分析的優秀庫。而在數據處理過程中，缺失值是一個經常被遇到的問題。在 pandas 中，可以使用 pandasNaN 來高效地處理缺失值。

一、創建pandasNaN對象

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

以上代碼會輸出：

     A
0  1.0
1  2.0
2  NaN
3  4.0

可以看到，數據框中存在一個 NaN 值，即一個缺失值。

在 pandas 中，可以通過 pd.isna() 和 pd.notna() 函數來進行缺失值的判斷。

pd.isna(df)

輸出：

       A
0  False
1  False
2   True
3  False

pd.notna(df)

輸出：

       A
0   True
1   True
2  False
3   True

二、處理缺失值

1. 刪除缺失值

在 pandas 中使用 dropna() 函數可以直接刪除缺失值所在的行或列。

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

如果想要對刪除操作進行持久化，可以使用 inplace=True 參數。

2. 填充缺失值

雖然刪除缺失值是一種處理方式，但是這樣可能會導致其他有用的信息的丟失。更為常用的方式是填充缺失值。在 pandas 中，使用 fillna() 函數可以對缺失值進行填充。

df.fillna(value=0)    # 將缺失值填充為 0
df.fillna(method='ffill')    # 將缺失值向前填充
df.fillna(method='bfill')    # 將缺失值向後填充

三、數據替代

在處理數據時，有時候不需要在原數據上進行缺失值的填充，而是要將操作後的數據置換到原數據的位置。

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

以上代碼將數據框中的 NaN 值看作缺失值，將其替換為 -1。replace() 函數還可以通過正則表達式等方式進行替換。

四、NaN對象的比較

在 pandasNaN 中，np.nan 不等於任何值，包括它自己。所以可以使用 np.isnan() 函數來判斷數據是否為 NaN。

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

五、小結

pandasNaN 是一個十分有用的數據處理工具，可以用於缺失值的刪除、填充和替換等操作。在實際應用中，需要根據實際情況選擇不同的操作方式。