一、缺失值类型
在 pandas 中，缺失数据显示为 NaN 。缺失值有3种表示方法， np.nan ， none ， pd.NA 。
1、np.nan
缺失值有个特点（坑），它不等于任何值，连自己都不相等。如果用 nan 和任何其它值比较都会返回 nan 。
np.nan?==?np.nan >>?False
也正由于这个特点，在数据集读入以后，不论列是什么类型的数据，默认的缺失值全为 np.nan 。
因为 nan 在 Numpy 中的类型是浮点，因此整型列会转为浮点；而字符型由于无法转化为浮点型，只能归并为object类型（'O'），原来是浮点型的则类型不变。
type(np.nan) >>?float
pd.Series([1,2,3]).dtype
>>?dtype('int64')
pd.Series([1,np.nan,3]).dtype
>>?dtype('float64')
初学者做数据处理遇见object类型会发懵，不知道这是个啥，明明是字符型，导入后就变了，其实是因为缺失值导致的。
除此之外，还要介绍一种针对时间序列的缺失值，它是单独存在的，用 NaT 表示，是 pandas 的内置类型， 可以视为时间序列版的 np.nan ，也是与自己不相等。
s_time?=?pd.Series([pd.Timestamp('20220101')]*3)
s_time
>>?0?2022-01-01
???1?2022-01-01
???2?2022-01-01
???dtype:datetime64[ns]
-----------------
s_time[2]?=?pd.NaT
s_time
>>?0?2022-01-01
???1?2022-01-01
???2?NaT
???dtype:datetime64[ns]
2、None
还有一种就是 None ，它要比 nan 好那么一点，因为它至少自己与自己相等。
None?==?None >>?True
在传入数值类型后，会自动变为 np.nan 。
type(pd.Series([1,None])[1]) >>?numpy.float64
只有当传入 object 类型时是不变的，因此可以认为如果不是人工命名为 None 的话，它基本不会自动出现在 pandas 中，所以 None 大家基本也看不到。
type(pd.Series([1,None],dtype='O')[1]) >>?NoneType
3、NA标量
pandas1.0以后的版本中引入了一个专门表示缺失值的标量 pd.NA ，它代表空整数、空布尔值、空字符，这个功能目前处于实验阶段。
开发者也注意到了这点，对于不同数据类型采取不同的缺失值表示会很乱。pd.NA就是为了统一而存在的。 pd.NA的目标是提供一个缺失值指示器，可以在各种数据类型中一致使用(而不是np.nan、None或者NaT分情况使用)。
s_new?=?pd.Series([1,?2],?dtype="Int64") s_new >>?0???1 ???1???2 ???dtype:?Int64 ----------------- s_new[1]?=?pd.NaT s_new >>?0????1 ???1??<NA> ???dtype:?Int64
同理，对于布尔型、字符型一样不会改变原有数据类型,这样就解决了原来动不动就变成 object 类型的麻烦了。
下面是pd.NA的一些常用算术运算和比较运算的示例：
#####?算术运算 #?加法 pd.NA?+?1 >>?<NA> ----------- #?乘法 "a"?*?pd.NA >>?<NA> ----------- #?以下两种其中结果为1 pd.NA?**?0 >>?1 ----------- 1?**?pd.NA >>?1 #####?比较运算 pd.NA?==?pd.NA >>?<NA> ----------- pd.NA?<?2.5 >>?<NA> ----------- np.log(pd.NA) >>?<NA> ----------- np.add(pd.NA,?1) >>?<NA>
二、缺失值判断
了解了缺失值的几种形式后，我们要知道如何判断缺失值。对于一个 dataframe 而言，判断缺失的主要方法就是 isnull() 或者 isna() ，这两个方法会直接返回 True 和 False 的布尔值。可以是对整个 dataframe 或者某个列。
df?=?pd.DataFrame({
??????'A':['a1','a1','a2','a3'],
??????'B':['b1',None,'b2','b3'],
??????'C':[1,2,3,4],
??????'D':[5,None,9,10]})
#?将无穷设置为缺失值??????
pd.options.mode.use_inf_as_na?=?True
1、对整个dataframe判断缺失
df.isnull() >>?A?B?C?D 0?False?False?False?False 1?False?True?False?True 2?False?False?False?False 3?False?False?False?False
2、对某个列判断缺失
df['C'].isnull() >>?0????False ???1????False ???2????False ???3????False Name:?C,?dtype:?bool
如果想取非缺失可以用 notna() ，使用方法是一样的，结果相反。
三、缺失值统计
1、列缺失
一般我们会对一个 dataframe 的 列 进行缺失统计，查看每个列有多少缺失，如果缺失率过高再进行删除或者插值等操作。那么直接在上面的 isnull() 返回的结果上直接应用 .sum() 即可， axis 默认等于0，0是列，1是行。
##?列缺失统计 isnull().sum(axis=0)
2、行缺失
但是很多情况下，我们也需要对 行 进行缺失值判断。比如一行数据可能一个值都没有，如果这个样本进入模型，会造成很大的干扰。因此，行列两个缺失率通常都要查看并统计。
操作很简单，只需要在 sum() 中设置 axis=1 即可。
##?行缺失统计 isnull().sum(axis=1)
3、缺失率
有时我不仅想要知道缺失的数量，我更想知道缺失的比例，即缺失率。正常可能会想到用上面求得数值再比上总行数。但其实这里有个小技巧可以一步就实现。
##?缺失率 df.isnull().sum(axis=0)/df.shape[0] ##?缺失率（一步到位） isnull().mean()
四、缺失值筛选
筛选需要loc配合完成，对于行和列的缺失筛选如下：
#?筛选有缺失值的行 df.loc[df.isnull().any(1)] >>?A?B?C?D 1?a1?None?2?NaN ----------------- #?筛选有缺失值的列 df.loc[:,df.isnull().any()] >>?B?D 0?b1?5.0 1?None?NaN 2?b2?9.0 3?b3?10.0
如果要查询没有缺失值的行和列，可以对表达式用取反 ~ 操作：
df.loc[~(df.isnull().any(1))] >>?A?B?C?D 0?a1?b1?1?5.0 2?a2?b2?3?9.0 3?a3?b3?4?10.0
上面使用了 any 判断只要有缺失就进行筛选，也可以用 all 判断是否全部缺失，同样可以对行里进行判断，如果整列或者整行都是缺失值，那么这个变量或者样本就失去了分析的意义，可以考虑删除。
五、缺失值填充
一般我们对缺失值有两种处理方法，一种是直接删除，另外一种是保留并填充。下面先介绍填充的方法 fillna 。
#?将dataframe所有缺失值填充为0
df.fillna(0)
>>?A?B?C?D
0?a1?b1?1?5.0
1?a1?0?2?0.0
2?a2?b2?3?9.0
3?a3?b3?4?10.0
--------------
#?将D列缺失值填充为-999
df.D.fillna('-999')
>>?0???????5
???1????-999
???2???????9
???3??????10
Name:?D,?dtype:?object
方法很简单，但使用时需要注意一些参数。
inplace：可以设置 fillna(0, inplace=True) 来让填充生效，原dataFrame被填充。 methond：可以设置 methond 方法来实现向前或者向后填充， pad/ffill 为向前填充， bfill/backfill 为向后填充，比如 df.fillna(methond='ffill') ，也可以简写为 df.ffill() 。df.ffill() >>?A?B?C?D 0?a1?b1?1?5.0 1?a1?b1?2?5.0 2?a2?b2?3?9.0 3?a3?b3?4?10.0
原缺失值都会按照前一个值来填充(B列1行，D列1行)。
除了用前后值来填充，也可以用整个列的均值来填充，比如对D列的其它非缺失值的平均值8来填充缺失值。
df.D.fillna(df.D.mean()) >>?0?????5.0 ???1?????8.0 ???2?????9.0 ???3????10.0 Name:?D,?dtype:?float64
六、缺失值删除
删除缺失值也非情况，比如是全删除还是删除比较高缺失率，这个要看自己的容忍程度，真实的数据必然会存在缺失的，这个无法避免。而且缺失在某些情况下也代表了一定的含义，要视情况而定。
1、全部直接删除
#?全部直接删除 df.dropna() >>?A?B?C?D 0?a1?b1?1?5.0 2?a2?b2?3?9.0 3?a3?b3?4?10.0
2、行缺失删除
#?行缺失删除 df.dropna(axis=0) >>?A?B?C?D 0?a1?b1?1?5.0 2?a2?b2?3?9.0 3?a3?b3?4?10.0
3、列缺失删除
#?列缺失删除 df.dropna(axis=1) >>?A?C 0?a1?1 1?a1?2 2?a2?3 3?a3?4 ------------- #?删除指定列范围内的缺失,因为C列无缺失，所以最后没有变化 df.dropna(subset=['C']) >>?A?B?C?D 0?a1?b1?1?5.0 1?a1?None?2?NaN 2?a2?b2?3?9.0 3?a3?b3?4?10.0
4、按缺失率删除
这个可以考虑用筛选的方法来实现，比如要删除列缺失大于0.1的（即筛选小于0.1的）。
df.loc[:,df.isnull().mean(axis=0)?<?0.1] >>?A?C 0?a1?1 1?a1?2 2?a2?3 3?a3?4 ------------- #?删除行缺失大于0.1的 df.loc[df.isnull().mean(axis=1)?<?0.1] >>?A?B?C?D 0?a1?b1?1?5.0 2?a2?b2?3?9.0 3?a3?b3?4?10.0
七、缺失值参与计算
如果不对缺失值处理，那么缺失值会按照什么逻辑进行计算呢？下面我们一起看一下各种运算下缺失值的参与逻辑。
1、加法
df >>A?B?C?D 0?a1?b1?1?5.0 1?a1?None?2?NaN 2?a2?b2?3?9.0 3?a3?b3?4?10.0 --------------- #?对所有列求和 df.sum() >>?A????a1a1a2a3 ???C??????????10 ???D??????????24
可以看到，加法是会忽略缺失值的。
2、累加
#?对D列进行累加 df.D.cumsum() >>?0?????5.0 ???1?????NaN ???2????14.0 ???3????24.0 Name:?D,?dtype:?float64 --------------- df.D.cumsum(skipna=False) >>?0????5.0 ???1????NaN ???2????NaN ???3????NaN Name:?D,?dtype:?float64
cumsum 累加会忽略NA，但值会保留在列中，可以使用 skipna=False 跳过有缺失值的计算并返回缺失值。
3、计数
#?对列计数 df.count() >>?A????4 ???B????3 ???C????4 ???D????3 dtype:?int64
缺失值不进入计数范围里。
4、聚合分组
df.groupby('B').sum()
>>?C?D
B??
b1?1?5.0
b2?3?9.0
b3?4?10.0
---------------
df.groupby('B',dropna=False).sum()
>>?C?D
B??
b1?1?5.0
b2?3?9.0
b3?4?10.0
NaN?2?0.0
聚合时会默认忽略缺失值，如果要缺失值计入到分组里，可以设置 dropna=False 。这个用法和其它比如 value_counts 是一样的，有的时候需要看缺失值的数量。以上就是所有关于缺失值的常用操作了，从理解缺失值的3种表现形式开始，到缺失值判断、统计、处理、计算等。
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