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前言

數據缺失值的處理，在數據分析前期，即數據處理過程中占著重要的地位，在數據分析面試中被問到的概率也是極大的。

一般情況下，我們對待缺失值有三種處理方式：

（1）源數據補錄，即通過再次采樣或者詢問等方式將缺失內容補充完整；

（2）缺失值填充，即根據一定的規(guī)則將缺失值填充，可選眾數、中位數等；

（3）刪除缺失值，即根據一定的規(guī)則將含有缺失值的行或列直接進行刪除。

我的會員請教了我關于缺失值的問題，于是我為他整理了一篇詳細的文章，講解一下如何進行缺失值處理。今天這篇文章只是缺失值處理的第一節(jié)——缺失值的刪除。

dropna

dropna為pandas庫下DataFrame的一個方法，用于刪除缺失值。基本參數如下：

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

接下來，我們一一進行講解。

#?預覽模擬數據>>>?dfOut[1]:?    name   age   birthday  gender0   Alan  17.0 1999-01-25    male1          NaN        NaT  female2  Black  18.0 1997-02-07    male3   Cici   NaN 2000-01-18  female4  David  25.0        NaT    male5    NaN  22.0        NaT  female
#?不加任何參數>>>?df.dropna()Out[2]:?    name   age   birthday gender0   Alan  17.0 1999-01-25   male2??Black??18.0?1997-02-07???male
>>> df.dropna(how?=?'any')Out[3]:?    name   age   birthday gender0   Alan  17.0 1999-01-25   male2  Black  18.0 1997-02-07   male

通過上面的代碼可以看出，在不加任何參數，即默認值情況下，會把所有包含缺失值的行統統刪除。

# all——刪除整行均為缺失值的行>>>?df.dropna(how?=?'all')Out[4]:     name   age   birthday  gender0   Alan  17.0 1999-01-25    male1          NaN        NaT  female2  Black  18.0 1997-02-07    male3   Cici   NaN 2000-01-18  female4  David  25.0        NaT    male5    NaN  22.0        NaT  female
>>> df.iloc[:,1:3].dropna(how = 'all')Out[5]:     age   birthday0  17.0 1999-01-252  18.0 1997-02-073   NaN 2000-01-184  25.0        NaT5  22.0        NaT
# 按列刪除——即包含缺失值的列統統被刪除>>> df.dropna(axis = 1)Out[6]:    gender0    male1  female2    male3  female4    male5  female
# 刪除指定列包含缺失值的行>>> df.dropna(subset = ['name','gender'])Out[7]:     name   age   birthday  gender0   Alan  17.0 1999-01-25    male1          NaN        NaT  female2  Black  18.0 1997-02-07    male3   Cici   NaN 2000-01-18  female4  David  25.0        NaT    male

當然了，以上所有的操作均不是對元數據產生作用，只是生成了一個副本。如果想要對元數據產生作用，則必須加一個inplace參數。

#?再次查看元數據，觀察是否變化>>>?dfOut[8]:?    name   age   birthday  gender0   Alan  17.0 1999-01-25    male1          NaN        NaT  female2  Black  18.0 1997-02-07    male3   Cici   NaN 2000-01-18  female4  David  25.0        NaT    male5    NaN  22.0        NaT  female
# 加入inplace參數，對元數據產生影響>>>?df.dropna(inplace?=?True)
>>> dfOut[9]:?    name   age   birthday gender0   Alan  17.0 1999-01-25   male2  Black  18.0 1997-02-07   male

后記

缺失值的處理，是個很麻煩的事兒，在實際工作過程中，你會遇到各種各樣的缺失值，而且處理起來非常棘手。比如索引為1的這一行，name字段也是一個缺失值，這時候該怎么處理呢？！歡迎關注我的公眾號，帶你每天都能更近一步！

>>>?df[1:2]Out[182]:   name  age birthday  gender1       NaN      NaT  female

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Python數據分析之缺失值處理（一）