Pandas中NaN缺失值处理

一、如何处理nan

二、电影数据的缺失值处理

• 电影数据的缺失值处理

# 读取电影数据
movie = pd.read_csv("./data/IMDB-Movie-Data.csv")

2.1 判断缺失值是否存在

• pd.notnull()

pd.notnull(movie)
Rank    Title    Genre    Description    Director    Actors    Year    Runtime (Minutes)    Rating    Votes    Revenue (Millions)    Metascore
0    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True
1    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True
2    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True
3    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True
4    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True
5    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True
6    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True
7    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True    False    True
np.all(pd.notnull(movie))

2.2 存在缺失值nan,并且是np.nan

• 1、删除

pandas删除缺失值，使用dropna的前提是，缺失值的类型必须是np.nan

# 不修改原数据
movie.dropna()

# 可以定义新的变量接受或者用原来的变量名
data = movie.dropna()

• 2、均值替换缺失值

# 替换存在缺失值的样本的两列
# 替换填充平均值，中位数
movie['Revenue (Millions)'].fillna(movie['Revenue (Millions)'].mean(), inplace=True)

• 3、指定值替换

fill_dict={
    'Revenue (Millions)':-100,#Revenue (Millions)列用-100填充
    'Metascore':-10#Metascore列用-10填充
}
movie=movie.fillna(fill_dict)

2.3 不是缺失值nan，有默认标记的

数据是这样的：

处理思路分析：

• 1、先替换‘?’为np.nan
  • df.replace(to_replace=, value=)
    • to_replace:替换前的值
    • value:替换后的值

# 把一些其它值标记的缺失值，替换成np.nan
wis = wis.replace(to_replace='?', value=np.nan)

• 2、在进行缺失值的处理

# 删除
wis = wis.dropna()

三、小结

• isnull、notnull判断是否存在缺失值【知道】
  • np.any(pd.isnull(movie)) # 里面如果有一个缺失值,就返回True
  • np.all(pd.notnull(movie)) # 里面如果有一个缺失值,就返回False
• dropna删除np.nan标记的缺失值【知道】
  • movie.dropna()
• fillna填充缺失值【知道】
  • movie[i].fillna(value=movie[i].mean(), inplace=True)
• replace替换具体某些值【知道】
  • wis.replace(to_replace="?", value=np.NaN)

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