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1.缺失值的表示

正常来说，pandas缺失值是“nan”表示，但是有且文件可能自己改成了相应的别的符号

2.如何将缺失值符号改成nan

xxx.replace(to_replace="...",value=np.nan)

3.判断是否有缺失值

1.pd.notnull(xxx)————如果有缺失，则在缺失处返回false

2.pd.isnull(xxx)——————如果有缺失，在缺失处返回True

在判断缺失时，我们常常要的是最后的结果，不是这个表的所有数据的true/false

所以常常搭配 numpy中的all或者any来进行数据的判断

notnull——如果数据有缺失值，该处返回false，np.all在外嵌套，一旦不全是true，就会返回false，所以一旦有缺失，最终返回false                  np.all(pd.notnull(data))

isnull————一旦有数据缺失，isnull就会在该处返回true；np.any在外嵌套，如果数据存在true，就会返回true。综上所述，一旦有缺失，就会返回true        np.any(pd.isnull(data))

4.缺失值的替换、删除

# 替换——xx=xxx.fillna(替换后的值，inplace=True、False)       inplace=True，原数据也会替换，=False，原数据不会做出改变

# 删除———xx=xxx.dropna（）删除操作不会对原数据进行改变

一般的写法：

for i in data_drop.columns:if np.any(pd.isnull(data_drop[i])) == True:data_drop[i].dropna()
print(data_drop)

代码：

# 缺失值的处理
import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import DataFrame# 1.引入文件
data = pd.read_csv("E:/研究生/机器学习/百度云笔记/data/s1.csv")
data_replace = data
data_drop = data# 2.查看是否有缺失值
print(np.all(pd.notnull(data)))
# notnull——如果数据有缺失值，该处返回false，np.all在外嵌套，一旦不全是true，就会返回false，所以一旦有缺失，最终返回falseprint(np.any(pd.isnull(data)))
# isnull————一旦有数据缺失，isnull就会在该处返回true；np.any在外嵌套，如果数据存在true，就会返回true。综上所述，一旦有缺失，就会返回true
"""注意搭配：np.all与notnull搭配，np.any与isnull搭配"""# 3.缺失值的查找+替换、删除
# 替换——xxx.fillna(替换后的值，inplace=True、False)
for i in data_replace.columns:if np.any(pd.isnull(data_replace[i])) == True:data_replace[i].fillna(data_replace[i].mean(), inplace=False)
print(data)
print(data_replace)# 删除———xxx.dropna（）
for i in data_drop.columns:if np.any(pd.isnull(data_drop[i])) == True:data_drop[i].dropna()
print(data)
print(data_drop)# 当缺失值不是nan形式，如何替换？
data1=pd.read_csv("E:/研究生/机器学习/百度云笔记/data/Salary_1.csv")
data1.replace(to_replace="?",value=np.nan)
print(data1)

结果：

False
True
   Unnamed: 0  Rk             PLAYER  ...    PACE   W  SALARY_MILLIONS
0           0   1  Russell Westbrook  ...  102.31  46            26.50
1           1   2       James Harden  ...  102.98  54            26.50
2           2   3      Isaiah Thomas  ...   99.84  51            26.50
3           3   4      Anthony Davis  ...  100.19  31              NaN
4           4   6   DeMarcus Cousins  ...   97.11  30              NaN
5           5   7     Damian Lillard  ...   99.68  38            24.33
6           6   8       LeBron James  ...   98.38  51            30.96
7           7   9      Kawhi Leonard  ...   95.79  54            31.30

[8 rows x 13 columns]
   Unnamed: 0  Rk             PLAYER  ...    PACE   W  SALARY_MILLIONS
0           0   1  Russell Westbrook  ...  102.31  46            26.50
1           1   2       James Harden  ...  102.98  54            26.50
2           2   3      Isaiah Thomas  ...   99.84  51            26.50
3           3   4      Anthony Davis  ...  100.19  31              NaN
4           4   6   DeMarcus Cousins  ...   97.11  30              NaN
5           5   7     Damian Lillard  ...   99.68  38            24.33
6           6   8       LeBron James  ...   98.38  51            30.96
7           7   9      Kawhi Leonard  ...   95.79  54            31.30

[8 rows x 13 columns]
   Unnamed: 0  Rk             PLAYER  ...    PACE   W  SALARY_MILLIONS
0           0   1  Russell Westbrook  ...  102.31  46            26.50
1           1   2       James Harden  ...  102.98  54            26.50
2           2   3      Isaiah Thomas  ...   99.84  51            26.50
3           3   4      Anthony Davis  ...  100.19  31              NaN
4           4   6   DeMarcus Cousins  ...   97.11  30              NaN
5           5   7     Damian Lillard  ...   99.68  38            24.33
6           6   8       LeBron James  ...   98.38  51            30.96
7           7   9      Kawhi Leonard  ...   95.79  54            31.30

[8 rows x 13 columns]
   Unnamed: 0  Rk             PLAYER  ...    PACE   W  SALARY_MILLIONS
0           0   1  Russell Westbrook  ...  102.31  46            26.50
1           1   2       James Harden  ...  102.98  54            26.50
2           2   3      Isaiah Thomas  ...   99.84  51            26.50
3           3   4      Anthony Davis  ...  100.19  31              NaN
4           4   6   DeMarcus Cousins  ...   97.11  30              NaN
5           5   7     Damian Lillard  ...   99.68  38            24.33
6           6   8       LeBron James  ...   98.38  51            30.96
7           7   9      Kawhi Leonard  ...   95.79  54            31.30

[8 rows x 13 columns]
   Rk             PLAYER POSITION  AGE  ...   PIE    PACE   W  SALARY_MILLIONS
0   1  Russell Westbrook       PG   28  ...  23.0  102.31  46             26.5
1   2       James Harden       PG   27  ...  19.0  102.98  54             26.5
2   3      Isaiah Thomas       PG   27  ...  16.1   99.84  51             26.5
3   4      Anthony Davis        C   23  ...  19.2  100.19  31                ?
4   6   DeMarcus Cousins        C   26  ...  17.8   97.11  30            16.96
5   7     Damian Lillard       PG   26  ...  15.9   99.68  38            24.33
6   8       LeBron James       SF   32  ...  18.3   98.38  51            30.96
7   9      Kawhi Leonard       SF   25  ...  17.4   95.79  54                ?

[8 rows x 12 columns]

进程已结束，退出代码为 0
 

 

注意：

1.any与all是np的函数，并且注意 any搭配的是isnull，all搭配的是notnull

2.isnull、notnull和fillna、dropna的写法

pd.~null（数据集）    ；    数据集.dropna()

3.注意查找+替换的写法，是 for i in data.columns，然后是data[i]...