pandas的學習4 處理丟失資料

import pandas as pd

import numpy as np
'''有時候我們匯入或處理資料, 會產生一些空的或者是 nan 資料,如何刪除或者是填補這些 nan 資料就是我們今天所要提到的內容.
建立了乙個6x4的矩陣資料並且把兩個位置置為空.
'''dates = pd.date_range('20130101', periods=6)
df = pd.dataframe(np.arange(24).reshape((6,4)),index=dates, columns=['a','b','c','d'])
df.iloc[0,1] = np.nan
df.iloc[1,2] = np.nan
"""             a     b     c   d
2013-01-01   0   nan   2.0   3
2013-01-02   4   5.0   nan   7
2013-01-03   8   9.0  10.0  11
2013-01-04  12  13.0  14.0  15
2013-01-05  16  17.0  18.0  19
2013-01-06  20  21.0  22.0  23
"""'''
pd.dropna() 去掉
如果想直接去掉有 nan 的行或列, 可以使用 dropna
'''df.dropna(
axis=0,     # 0: 對行進行操作; 1: 對列進行操作
how='any'   # 'any': 只要存在 nan 就 drop 掉; 'all': 必須全部是 nan 才 drop
)"""             a     b     c   d
2013-01-03   8   9.0  10.0  11
2013-01-04  12  13.0  14.0  15
2013-01-05  16  17.0  18.0  19
2013-01-06  20  21.0  22.0  23
"""'''
pd.fillna(value=)  代替
如果是將 nan 的值用其他值代替, 比如代替成 0:
'''df.fillna(value=0)
"""             a     b     c   d
2013-01-01   0   0.0   2.0   3
2013-01-02   4   5.0   0.0   7
2013-01-03   8   9.0  10.0  11
2013-01-04  12  13.0  14.0  15
2013-01-05  16  17.0  18.0  19
2013-01-06  20  21.0  22.0  23
"""# pd.isnull()
## 判斷是否有缺失資料 nan, 為 true 表示缺失資料:
df.isnull() #這個是返回乙個dateframe
"""                a      b      c      d
2013-01-01  false   true  false  false
2013-01-02  false  false   true  false
2013-01-03  false  false  false  false
2013-01-04  false  false  false  false
2013-01-05  false  false  false  false
2013-01-06  false  false  false  false
"""# 檢測在資料中是否存在 nan, 如果存在就返回 true:
#np.any()是概括
# np.any(df.isnull()) == true   
# true

df.dropna(   

axis=0,     # 0: 對行進行操作; 1: 對列進行操作
how='any'   # 'any': 只要存在 nan 就 drop 掉; 'all': 必須全部是 nan 才 drop
)

dateframe.fillna(value= ) 替代控制為value的值

dateframe.isnull() 這個返回的是乙個dateframe 裡面的只有false，true 當存在na的時候就是true

np.any(dateframe.isnull())  判斷這個dateframe是否有空值

出處：

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