如何使用pandasfillna函數填充數據表格中的缺失值

Pandas是Python語言中進行數據處理和分析的重要庫之一，它提供了豐富的函數和方法來滿足數據分析人員的需求。在數據處理的過程中，由於數據來源的不確定性或數據本身存在問題等原因，往往需要進行數據清洗和缺失值的處理。本文將詳細介紹如何使用pandasfillna函數填充數據表格中的缺失值。

一、選取含有缺失值的數據表格

在介紹如何填充缺失值之前，我們需要先選取一個含有缺失值的數據表格。本文將使用Pandas自帶的Titanic數據集作為示例。首先，我們需要導入Pandas庫並載入數據集。

import pandas as pd

titanic = pd.read_csv('https://web.stanford.edu/class/archive/cs/cs109/cs109.1166/stuff/titanic.csv')

接下來，我們可以通過head()函數查看前幾行數據，以了解數據表格的情況。

titanic.head()

輸出結果如下：

   Survived  Pclass                                               Name     Sex  \
0         0       3                             Mr. Owen Harris Braund    male   
1         1       1  Mrs. John Bradley (Florence Briggs Thayer) Cum...  female   
2         1       3                              Miss. Laina Heikkinen  female   
3         1       1        Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel) Futrelle  female   
4         0       3                            Mr. William Henry Allen    male   

    Age  Siblings/Spouses Aboard  Parents/Children Aboard     Fare  
0  22.0                        1                        0   7.2500  
1  38.0                        1                        0  71.2833  
2  26.0                        0                        0   7.9250  
3  35.0                        1                        0  53.1000  
4  35.0                        0                        0   8.0500  

我們可以發現，在Pandas自帶的Titanic數據集中，存在缺失值，比如第6行中的Age列的值為NaN。接下來我們將使用fillna函數來填充這些缺失值。

二、使用fillna函數填充缺失值

fillna函數可以接受一個值或一個字典作為參數，其中包含了需要填充的缺失值。下面是兩種常用的填充方式。

1、使用常數填充

常數填充是一種簡單的方法，可以使用某一個常數來填充數據表格中的所有缺失值。我們可以使用fillna函數的inplace參數來實現原地填充。例如，我們可以使用下面的代碼使用平均值填充Age列的缺失值：

titanic['Age'].fillna(value=titanic['Age'].mean(), inplace=True)

上述代碼中，titanic[‘Age’].mean()用於計算Age列的平均值，在fillna函數中指定value參數，將平均值用於填充Age列的缺失值。inplace參數用於告訴函數直接對原表格進行修改，而不返回新表格。執行上述代碼後，Age列中的缺失值將被填充為平均值。

2、使用字典填充

使用字典填充是一種更為靈活的方法，可以在不同列中使用不同的值來填充缺失值。下面是一個例子，它使用不同的數字填充Siblings/Spouses Aboard和Parents/Children Aboard兩列的缺失值:

titanic.fillna({'Siblings/Spouses Aboard': 0, 'Parents/Children Aboard': 0}, inplace=True)

上述代碼中，我們將需要填充的列和對應的值以字典的形式傳遞給fillna函數，這裡我們將所有的缺失值填充為0。注意，使用字典填充時，列名和對應的填充值都需要使用單引號或雙引號括起來。

三、填充方式的選擇和注意事項

填充方式的選擇需要考慮數據的特點以及實際需求。在選擇填充方式時，需要注意以下幾點：

1、不要填充過多缺失值

填充過多缺失值可能會導致結果的不準確性。建議在填充之前，根據樣本數量和需要分析的變數先考慮是否對數據進行採樣、刪除或者模型填充。

2、選擇適當的填充方式

對於連續型變數，常用的填充方法有用均值、用中位數和用眾數等，需要根據數據的分布及業務需求來選擇合適的填充方法。對於分類變數，常用的填充方法有用眾數、使用前一個值和使用後一個值等，同樣需要根據具體情況來選擇。

3、不要忘記保存填充結果

在使用fillna函數填充缺失值時，需要使用inplace參數來告訴函數直接對原表格進行修改。如果沒有使用inplace參數，函數將會返回新表格，而原表格中的缺失值並不會被填充。

四、總結

本文介紹了使用Pandas中的fillna函數來填充數據表格中的缺失值。我們演示了兩種常用的填充方式：使用常數填充和使用字典填充。在數據處理的過程中，填充方式的選擇需要考慮數據的特點以及實際需求。希望本文能夠對大家在數據處理中遇到的缺失值問題提供幫助。