為什么要進行Pandas數據預處理？代碼操作示例

前期采集到的數據，或多或少都存在一些瑕疵和不足，比如數據缺失、極端值、數據格式不統(tǒng)一等問題。因此，在分析數據之前需要對數據進行預處理，包括數據的清洗、合并、重塑與轉換。Pandas中專門提供了用于數據預處理的很多函數與方法，用于替換異常數據、合并數據、重塑數據等。

數據清洗是一項復雜且繁瑣的工作，同時也是整個數據分析過程中最為重要的環(huán)節(jié)。數據清洗的目的在于提高數據質量，將臟數據（臟數據在這里指的是對數據分析沒有實際意義、格式非法、不在指定范圍內的數據）清洗干凈，使原數據具有完整性、唯一性、權威性、合法性、一致性等特點。Pandas中常見的數據清洗操作有空值和缺失值的處理、重復值的處理、異常值的處理、統(tǒng)一數據格式等等。

空值一般表示數據未知、不適用或將在以后添加數據。缺失值是指數據集中某個或某些屬性的值是不完整的，產生的原因主要有人為原因和機械原因兩種，其中機械原因是由于機器故障造成數據未能收集或存儲失敗，人為原因是由主觀失誤或有意隱瞞造成的數據缺失。

一般空值使用None表示，缺失值使用NaN表示。Pandas中提供了一些用于檢查或處理空值和缺失值的函數，其中，使用isnull()和notnull()函數可以判斷數據集中是否存在空值和缺失值，對于缺失數據可以使用dropna()和fillna()方法對缺失值進行刪除和填充，下面來一一介紹。

1. isnull()函數

isnull()函數的語法格式如下：

pandas.isnull(obj)

上述函數中只有一個參數obj，表示檢查空值的對象，該函數會返回一個布爾類型的值，如果返回的結果為True，則說明有空值或缺失值，否則為False。（NaN或None映射到True值，其它內容映射到False）

接下來，通過一段示例來演示如何通過isnull()函數來檢查缺失值或空值，具體代碼如下：

In [1]: from pandas import DataFrame, Series
        import pandas as pd
        from numpy import NaN
        series_obj = Series([1, None, NaN])
        pd.isnull(series_obj)    # 檢查是否為空值或缺失值
Out[1]:
        0   False
        1   True
        2   True
        dtype：bool

上述示例中，首先創(chuàng)建了一個Series對象，該對象中包含1、None和NaN三個值，然后調用isnull()函數檢查Series對象中的數據，數據為空值或缺失值就映射為True，其余值就映射為False。從輸出結果看出，第一個數據是正常的，后兩個數據是空值或缺失值。

2. notnull()函數

notnull()函數與isnull()函數的功能是一樣的，都是判斷數據中是否存在空值或缺失值，不同之處在于，前者發(fā)現(xiàn)數據中有空值或缺失值時返回False，后者返回的是True。

將上述調用isnull()函數的代碼改為調用notnull()函數，改后的代碼如下：

In [2]: from pandas import DataFrame, Series
        import pandas as pd
        from numpy import NaN
        series_obj = Series([1, None, NaN])
        pd.notnull(series_obj)    # 檢查是否不為空值或缺失值

Out[2]:
        0   True
        1  False
        2  False
        dtype: bool

上述示例中，通過notnull()函數來檢查空值或缺失值，只要出現(xiàn)空值或缺失值就映射為False，其余則映射為True。從輸出結果看出，索引0對應的數據為True，說明沒有出現(xiàn)空值或缺失值，索引1和2對應的數據為False，說明出現(xiàn)了空值或缺失值。

3. dropna()方法

dropna()方法的作用是刪除含有空值或缺失值的行或列，其語法格式如下：

dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)

上述方法中部分參數表示的含義如下：

(1) axis：確定過濾行或列，取值可以為：

0或index：刪除包含缺失值的行，默認為0。

1或columns：刪除包含缺失值的列。

(2) how：確定過濾的標準，取值可以為：

any：默認值。如果存在NaN值，則刪除該行或該列。

all：如果所有值都是NaN值，則刪除該行或該列。

(3) thresh：c表示有效數據量的最小要求。若傳入了2，則是要求該行或該列至少有兩個非NaN值時將其保留。

(4) subset：表示在特定的子集中尋找NaN值。

(5) inplace：表示是否在原數據上操作。如果設為True，則表示直接修改原數據；如果設為False，則表示修改原數據的副本，返回新的數據。

假設，現(xiàn)在有一張關于書籍信息的表格，它里面有類別、書名和作者三列數據。其中，在索引為0的一行中書名為NaN，表明該位置的數據是缺失值，索引為1的一行中作者為None，表明該位置的數據是空值。如果刪除這些空值和缺失值，那么刪除前后的效果如圖1所示。

圖1 刪除空值/缺失值前后的表格

接下來，通過一個示例來演示如何使用dropna()方法刪除空值和缺失值，具體代碼如下。

In [3]: import pandas as pd
        import numpy as np
        df_obj = pd.DataFrame({"類別":['小說', '散文隨筆', '青春文學', '傳記'],
                               "書名":[np.nan, '《皮囊》', '《旅程結束時》', '《老舍自傳》'],
                               "作者":["老舍", None, "張其鑫", "老舍"]})
        df_obj

Out[3]:      類別       書名         作者
        0    小說       NaN          老舍
        1  散文隨筆     《皮囊》       None
        2  青春文學     《旅程結束時》  張其鑫
        3    傳記      《老舍自傳》    老舍
In [4]: df_obj.dropna()   # 刪除數據集中的空值和缺失值
Out[4]:
            類別       書名    作者
        2  青春文學  《旅程結束時》  張其鑫
        3    傳記   《老舍自傳》   老舍

上述代碼中，首先創(chuàng)建一個含有空值和缺失值的DataFrame對象，再讓該對象調用dropna()方法將數據中的空值或缺失值進行過濾刪除，只保留完整的數據。

從輸出結果看出，所有包含空值或缺失值的行已經被刪除了。

4. 填充空值/缺失值

填充缺失值和空值的方式有很多種，比如人工填寫、特殊值填寫、熱卡填充等。Pandas中的fillna()方法可以實現(xiàn)填充空值或缺失值，其語法格式如下：

fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False,limit=None, downcast=None, 
       **kwargs)

上述方法中部分參數表示的含義如下：

(1) value：用于填充的數值。

(2) method：表示填充方式，默認值為None，另外還支持以下取值：

pad/ffill：將最后一個有效的數據向后傳播，也就是說用缺失值前面的一個值代替缺失值。

backfill/bfill：將最后一個有效的數據向前傳播，也就是說用缺失值后面的一個值代替缺失值。

(3) limit： 可以連續(xù)填充的最大數量，默認None。

注意：

method參數不能與value參數同時使用。

當使用fillna()方法進行填充時，既可以是標量、字典，也可以是Series或DataFrame對象。

假設現(xiàn)在有一張表格，它里面存在一些缺失值，如果使用一個常量66.0來替換缺失值，那么填充前后的效果如圖2所示。

圖2 填充缺失值示例

填充常數替換缺失值的示例代碼如下。

In [5]: import pandas as pd
        import numpy as np
        from numpy import NaN
        df_obj = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, NaN],
                               'B': [NaN, 4, NaN, 6],
                               'C': ['a', 7, 8, 9],
                               'D':[ NaN, 2, 3, NaN]})
        df_obj
Out[5]:
   A   B C  D
0 1.0 NaN a NaN
1 2.0 4.0 7 2.0
2 3.0 NaN 8 3.0
3 NaN 6.0 9 NaN
In [6]: df_obj.fillna('66.0')  # 使用66.0替換缺失值
Out[6]:
   A   B  C   D
0  1.0 66.0 a 66.0
1  2.0  4.0 7  2.0
2  3.0 66.0 8  3.0
3 66.0  6.0 9 66.0

通過比較兩次的結果可知，當使用任意一個有效值替換空值或缺失值時，對象中所有的空值或缺失值都將會被替換。

如果希望填充不一樣的內容，例如，A列缺失的數據使用數字“4.0”進行填充，B列缺失的數據使用數字“5.0”來填充，那么填充前后的效果如圖3所示。

圖3 指定填充列

調用fillna()方法時傳入一個字典給value參數，其中字典的鍵為列標簽，字典的值為待替換的值，實現(xiàn)對指定列的缺失值進行替換，具體示例代碼如下。

In [7]: import pandas as pd
        import numpy as np
        from numpy import NaN
        df_obj = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, NaN],
                               'B': [NaN, 4, NaN, 6],
                               'C': ['a', 7, 8, 9],
                               'D': [NaN, 2, 3, NaN]})
        df_obj

Out[7]:
   A   B C  D
0 1.0 NaN a NaN
1 2.0 4.0 7 2.0
2 3.0 NaN 8 3.0
3 NaN 6.0 9 NaN
In [8]: df_obj.fillna({'A': 4.0, 'B': 5.0}) # 指定列填充數據
Out[8]:
   A  B  C  D
0 1.0 5.0 a NaN
1 2.0 4.0 7 2.0
2 3.0 5.0 8 3.0
3 4.0 6.0 9 NaN

如果希望填充相鄰的數據來替換缺失值，例如，A~D列中按從前往后的順序填充缺失的數據，也就是說在當前列中使用位于缺失值前面的數據進行替換，填充前后的效果如圖4所示。

圖4 前向填充示例

調用fillna()方法時將“ffill”傳入給method參數，實現(xiàn)前向填充缺失的數據，具體示例代碼如下。

In [9]: import pandas as pd
        import numpy as np
        from numpy import NaN
        df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, None],
                           'B': [NaN, 4, None, 6],
                           'C': ['a', 7, 8, 9],
                           'D': [None, 2, 3, NaN]})
        df

Out[9]:
   A   B C  D
0 1.0 NaN a NaN
1 2.0 4.0 7 2.0
2 3.0 NaN 8 3.0
3 NaN 6.0 9 NaN
In [10]: df.fillna(method='ffill')  # 使用前向填充的方式替換空值或缺失值
Out[10]:
   A   B C  D
0 1.0 NaN a NaN
1 2.0 4.0 7 2.0
2 3.0 4.0 8 3.0

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