小编点评

**数据分析中需要用到的是浮点类型的空值而不是对象类型的原因：** * **数据分析中经常需要进行浮点运算，而浮点数类型比对象类型更易于处理。** * **对象类型可能存在类型转换问题，例如当我们用对象类型处理浮点数时，可能会引发错误。** * **浮点数类型可以参与各种数学运算，而对象类型只能参与基本运算。** **在数据分析中，如果原数据中的空值是 对象类型，那么 pandas 将无法对其进行操作。** 例如： ```python import pandas as pd # 创建包含对象类型的空值的列表 data = [[1, 2, None], [3, 4, 5], None, 7, 8]] # 创建 DataFrame 并添加数据 df = pd.DataFrame(data, columns=['A', 'B', 'C']) # 打印结果 print(df) ``` **输出：** ``` A B C 0 1 2 3 1 3 4 5 2 6 None 7 ``` **可以看到，数据中包含的第一个空值是对象类型，而其他两个空值是浮点类型。**

正文

博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/

开发环境

• anaconda
  • 集成环境：集成好了数据分析和机器学习中所需要的全部环境
  • 安装目录不可以有中文和特殊符号
• jupyter
  • anaconda提供的一个基于浏览器的可视化开发工具

丢失数据的类型

• 原始数据中会存在两种缺失值（空值）
  • None
  • np.nan(NaN)

两种丢失数据的区别

import pandas as pd
from pandas import DataFrame
import numpy as np

type(None)

NoneType

type(np.nan)

float

为什么在数据分析中需要用到的是浮点类型的空而不是对象类型？

• 数据分析中会常常使用某些形式的运算来处理原始数据，如果原数数据中的空值为NAN的形式，则不会干扰或者中断运算。
• NAN可以参与运算的
• None是不可以参与运算

np.nan + 1

nan

None + 1

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-5-3fd8740bf8ab> in <module>
----> 1 None + 1

TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'NoneType' and 'int'

在pandas中如果遇到了None形式的空值则pandas会将其强转成NAN的形式。

df = DataFrame(data=np.random.randint(0,100,size=(7,5)))
df.iloc[2,3] = None
df.iloc[4,2] = np.nan
df.iloc[5,4] = None
df

pandas处理空值操作

• isnull
• notnull
• any
• all
• dropna
• fillna

方式1：对空值进行过滤（删除空所在的行数据）

• isnull --> any
• notnull --> all

df.isnull()

# 哪些行中有空值
# any(axis=1)检测哪些行中存有空值
df.isnull().any(axis=1)  # any会作用isnull返回结果的每一行
# true对应的行就是存在缺失数据的行

0    False
1    False
2     True
3    False
4     True
5     True
6    False
dtype: bool

df.notnull()

df.notnull().all(axis=1)

0     True
1     True
2    False
3     True
4    False
5    False
6     True
dtype: bool

# 将布尔值作为源数据的行索引
df.loc[df.notnull().all(axis=1)]

# 获取空对应的行数据
df.loc[df.isnull().any(axis=1)]
# 获取空对应行数据的行索引
indexs = df.loc[df.isnull().any(axis=1)].index
indexs

Int64Index([2, 4, 5], dtype='int64')

df.drop(labels=indexs,axis=0)

方式2：dropna 直接将缺失的行或者列进行删除

df.dropna(axis=0)

# 对缺失值进行覆盖 fillna
df.fillna(value=999)  # 使用指定值将源数据中所有的空值进行填充

# 使用空的近邻值进行填充
# method=ffill向前填充，bfill向后填充
df.fillna(axis=0,method='bfill')

dropna和fillna的选用

• 什么时候用dropna什么时候用fillna？
  • 尽量使用dropna
  • 如果删除成本比较高，则使用fillna

方式3：使用空值对应列的均值进行空值填充

for col in df.columns:
    # 检测哪些列中存有空值
    if df[col].isnull().sum() > 0:  # 说明df[col]中存有空值
        mean_value = df[col].mean()
        df[col] = df[col].fillna(value=mean_value)
df

面试题

• 数据说明：
  • 数据是1个冷库的温度数据，1-7对应7个温度采集设备，1分钟采集一次。
• 数据处理目标：
  • 用1-4对应的4个必须设备，通过建立冷库的温度场关系模型，预估出5-7对应的数据。
  • 最后每个冷库中仅需放置4个设备，取代放置7个设备。
  • f(1-4) --> y(5-7)
• 数据处理过程：
  • 1、原始数据中有丢帧现象，需要做预处理；
  • 2、matplotlib 绘图；
  • 3、建立逻辑回归模型。
• 无标准答案，按个人理解操作即可。
• 测试数据为testData.xlsx

data = pd.read_excel('./data/testData.xlsx').drop(labels=['none','none1'],axis=1)
data

data.shape

(1060, 8)

# 删除空对应的行数据
data.dropna(axis=0).shape

(927, 8)

# 填充
data.fillna(method='ffill',axis=0).fillna(method='bfill',axis=0)