Pandas中DataFrame中的nan值处理
1. 方法简介1.1 DataFrame.dropna()
DataFrame.dropna()方法的作用：是删除含用空值或缺失值得行或列。
语法为：dropna（axis=0，how=‘any’，thresh=None，subset=None，inplace=False）
参数：
[*]axis:确定过滤的行或列，取值可以为
(1) 0或index：删除包含缺失值的行，默认为0。
(2) 1或columns：删除包含缺失值的列。
[*]how:确定过滤的标准，取值可以为：
(1)any:默认值，如果存在NaN值，就删除该行或该列。//有一个就删除行或列
(2)all:如果所有值都是NaN值，就删除该行或该列。 //全部都是才删除行或列
[*]thresh:表示有效数据量的最小要求，比如thresh=3，要求该行或该列至少有三个不是NaN值时将其保留。
[*]subset:表示在特定的字集中寻找NaN值
[*]inplace:表示是否在原数据上操作，如果设为True，则表示直接修改原数据；如果设为False，则表示修改原数据的副本，返回新数据
1.2 .DataFrame.fillna()
语法为：fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs)
参数：
[*]value：用于填充的空值的值。
[*]method： {‘backfill’, ‘bfill’, ‘pad’, ‘ffill’, None}, default None。定义了填充空值的方法， pad / ffill表示用前面行/列的值，填充当前行/列的空值， backfill / bfill表示用后面行/列的值，填充当前行/列的空值。
[*]axis：轴。0或’index’，表示按行删除；1或’columns’，表示按列删除。
[*]inplace：是否原地替换。布尔值，默认为False。如果为True，则在原DataFrame上进行操作，返回值为None。
[*]limit：int， default None。如果method被指定，对于连续的空值，这段连续区域，最多填充前 limit 个空值（如果存在多段连续区域，每段最多填充前 limit 个空值）。如果method未被指定， 在该axis下，最多填充前 limit 个空值（不论空值连续区间是否间断）
[*]downcast：dict, default is None，字典中的项为，为类型向下转换规则。或者为字符串“infer”，此时会在合适的等价类型之间进行向下转换，比如float64 to int64 if possible。
2. 案例
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.arange(32).reshape(8, 4), columns=list("abcd"))
df.loc = 2
df.loc = 2.0
df.loc = np.nan
df.loc = 10
df.loc] = np.nan
df["year"] = '2023'
df["date"] = ['08-25','08-26','08-27','08-28','08-29','08-30','08-31','09-01']
# 合并数据
df["ydate"] =df["year"].map(str) +"-"+ df["date"].map(str)
df["高温"] = ['15°','16°', '20°', '19°', '20°','22°', '24°', '23°']
df["低温"] = ['10°','11°', '18°', '17°', '10°','18°', '20°', '17°']
df["空气质量"] = ['优', '良', '优', '优', '差', '良', '优', np.nan]
print(df) a b c d year date ydate 高温 低温 空气质量0 0 1 2.0 3.0 2023 08-25 2023-08-25 15° 10° 优1 2 5 2.0 7.0 2023 08-26 2023-08-26 16° 11° 良2 8 9 10.0 11.0 2023 08-27 2023-08-27 20° 18° 优3 12 13 NaN NaN 2023 08-28 2023-08-28 19° 17° 优4 16 17 18.0 19.0 2023 08-29 2023-08-29 20° 10° 差5 20 21 22.0 23.0 2023 08-30 2023-08-30 22° 18° 良6 24 25 NaN 27.0 2023 08-31 2023-08-31 24° 20° 优7 28 29 30.0 31.0 2023 09-01 2023-09-01 23° 17° NaN
2.1 删除全部为NaN的行
df1 = df.copy()
df1.loc = np.nan
df1 a b c d year date ydate 高温 低温 空气质量0 0.0 1.0 2.0 3.0 2023 08-25 2023-08-25 15° 10° 优1 2.0 5.0 2.0 7.0 2023 08-26 2023-08-26 16° 11° 良2 8.0 9.0 10.0 11.0 2023 08-27 2023-08-27 20° 18° 优3 12.0 13.0 NaN NaN 2023 08-28 2023-08-28 19° 17° 优4 16.0 17.0 18.0 19.0 2023 08-29 2023-08-29 20° 10° 差5 20.0 21.0 22.0 23.0 2023 08-30 2023-08-30 22° 18° 良6 24.0 25.0 NaN 27.0 2023 08-31 2023-08-31 24° 20° 优7 28.0 29.0 30.0 31.0 2023 09-01 2023-09-01 23° 17° NaN8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN df1 = df.dropna(axis=0, how='all')
df1abcdyeardateydate高温低温空气质量00.01.02.03.0202308-252023-08-2515°10°优12.05.02.07.0202308-262023-08-2616°11°良28.09.010.011.0202308-272023-08-2720°18°优312.013.0NaNNaN202308-282023-08-2819°17°优416.017.018.019.0202308-292023-08-2920°10°差520.021.022.023.0202308-302023-08-3022°18°良624.025.0NaN27.0202308-312023-08-3124°20°优728.029.030.031.0202309-012023-09-0123°17°NaN
2.2 删除包含NaN的行
df2 = df.dropna(axis=0, how='any')
df2abcdyeardateydate高温低温空气质量00.01.02.03.0202308-252023-08-2515°10°优12.05.02.07.0202308-262023-08-2616°11°良28.09.010.011.0202308-272023-08-2720°18°优416.017.018.019.0202308-292023-08-2920°10°差520.021.022.023.0202308-302023-08-3022°18°良
2.3 删除包含NaN的列
df3 = df.dropna(axis=1, how='any')
df3abyeardateydate高温低温001202308-252023-08-2515°10°125202308-262023-08-2616°11°289202308-272023-08-2720°18°31213202308-282023-08-2819°17°41617202308-292023-08-2920°10°52021202308-302023-08-3022°18°62425202308-312023-08-3124°20°72829202309-012023-09-0123°17°
2.4 删除全部为NaN的列
df4 = df.copy()
df4["unknow"] = np.nan
df4abcdyeardateydate高温低温空气质量unknow0012.03.0202308-252023-08-2515°10°优NaN1252.07.0202308-262023-08-2616°11°良NaN28910.011.0202308-272023-08-2720°18°优NaN31213NaNNaN202308-282023-08-2819°17°优NaN4161718.019.0202308-292023-08-2920°10°差NaN5202122.023.0202308-302023-08-3022°18°良NaN62425NaN27.0202308-312023-08-3124°20°优NaN7282930.031.0202309-012023-09-0123°17°NaNNaNdf4 = df4.dropna(axis=1, how='all')
df4abcdyeardateydate高温低温空气质量0012.03.0202308-252023-08-2515°10°优1252.07.0202308-262023-08-2616°11°良28910.011.0202308-272023-08-2720°18°优31213NaNNaN202308-282023-08-2819°17°优4161718.019.0202308-292023-08-2920°10°差5202122.023.0202308-302023-08-3022°18°良62425NaN27.0202308-312023-08-3124°20°优7282930.031.0202309-012023-09-0123°17°NaN
2.5 删除指定列是NaN的行
删除指定某一列有nan，这样即可定位到所在行的index，然后对该index进行drop操作即可
df)].index #定位某一列是否有nan输出：
Index(, dtype='int64')# 直接drop对应indx即可删除该行
df5 = df.drop(df)].index)
df5abcdyeardateydate高温低温空气质量0012.03.0202308-252023-08-2515°10°优1252.07.0202308-262023-08-2616°11°良28910.011.0202308-272023-08-2720°18°优4161718.019.0202308-292023-08-2920°10°差5202122.023.0202308-302023-08-3022°18°良7282930.031.0202309-012023-09-0123°17°NaN
2.6 删除指定的两列都是空的行
df6 = df.dropna(axis=0, how='all', subset=['c', 'd'])
df6abcdyeardateydate高温低温空气质量0012.03.0202308-252023-08-2515°10°优1252.07.0202308-262023-08-2616°11°良28910.011.0202308-272023-08-2720°18°优4161718.019.0202308-292023-08-2920°10°差5202122.023.0202308-302023-08-3022°18°良62425NaN27.0202308-312023-08-3124°20°优7282930.031.0202309-012023-09-0123°17°NaN
2.7 筛选出NaN的数据
df_nan = df.isna()]
df_nanabcdyeardateydate高温低温空气质量31213NaNNaN202308-282023-08-2819°17°优
2.8 筛选出非NaN的数据
df_notnan = df[~df['d'].isna()]
df_notnanabcdyeardateydate高温低温空气质量0012.03.0202308-252023-08-2515°10°优1252.07.0202308-262023-08-2616°11°良28910.011.0202308-272023-08-2720°18°优4161718.019.0202308-292023-08-2920°10°差5202122.023.0202308-302023-08-3022°18°良62425NaN27.0202308-312023-08-3124°20°优7282930.031.0202309-012023-09-0123°17°NaN
2.9 替换NaN值
df9 = df.fillna('')# 将nan替换为''
df9abcdyeardateydate高温低温空气质量0012.03.0202308-252023-08-2515°10°优1252.07.0202308-262023-08-2616°11°良28910.011.0202308-272023-08-2720°18°优31213202308-282023-08-2819°17°优4161718.019.0202308-292023-08-2920°10°差5202122.023.0202308-302023-08-3022°18°良6242527.0202308-312023-08-3124°20°优7282930.031.0202309-012023-09-0123°17°
2.10 多条件筛选
nan_df = df[(df['高温'].str.len() <= 2) | (df['空气质量'].isna())]
nan_dfabcdyeardateydate高温低温空气质量7282930.031.0202309-012023-09-0123°17°NaN
总结
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来源:https://www.jb51.net/python/3192166tm.htm
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