缺失值处理的常用方法：判断、查找、填充及删除

处理缺失值流程与方法汇总：

1.读取数据

import numpy as np
data = np.genfromtxt("test.txt",delimiter=',')     #也可以用其他方法读取数据
print(type(data))
print(data)

# output
<class 'numpy.ndarray'>
[[  1. 100.]
 [  2.  90.]
 [  3.  nan]
 [  4.  70.]
 [  5.  nan]
 [  6.  70.]
 [  7.  85.]
 [  8.  75.]
 [  9.  nan]]

从上面输出结果可以看出该数据是9行2列，其中第二列存在3个缺失值
说明：

1. np.nan不是空对象。
2. 对列表中的nan进行操作时不能用"==np.nan"来判断。只能用np.isnan()来操作。
3. np.nan的数据类型是float。

2.判断数据中是否有空值

• 利用numpy：np.isnan()函数

np.isnan(data)    # 判断数据是否含空值

# output
array([[False, False],
       [False, False],
       [False,  True],
       [False, False],
       [False,  True],
       [False, False],
       [False, False],
       [False, False],
       [False,  True]])

从输出结果可以看出，非空值返回False，空值返回True

np.isnan(data[:,1])    # 查看第1列是否存在空值（下标从0开始）
np.isnan(data[2,:])    # 查看第2行是否存在空值（下标从0开始）

• 利用pandas：isnull()函数

1.首先转换数据类型，因为上面读取数据类型为

import pandas as pd
data_pd = pd.DataFrame(data)    #将数据转换成DataFrame类型
print(type(data_pd))

# output
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

2.进行isnull()操作

data_pd.isnull()     #效果等同于np.isnan()函数，同样会返回布尔值

输出

data_pd[0].isnull()       #判断第0列是否存在空值（下标从0开始）
data_pd[1].isnull()       #判断第1列是否存在空值（下标从0开始）
data_pd[[0,1]].isnull()   #判断第0列和第1列是否存在空值（下标从0开始），效果等同于data_pd.isnull()

3.统计空值/非空值数量

1.统计每列的空值数量

data_pd.isnull().sum()  # 统计每列的空值数量

#output 第0列0个空值，第1列3个空值
0    0
1    3
dtype: int64

2.统计每列的非空值数量

data_pd.notnull().sum()  

#output 
0    9
1    6
dtype: int64

3.其他相关操作

data_pd.count()        # 统计所有列的非空值数量
data_pd[1].count()     # 第1列非空数量（下标从0开始）
data_pd.count(axis=1)  # 每行非空值数量，axis=1

4.根据空值筛选数据

1.筛选出data_pd中存在空值的行

data_pd[data_pd.isnull().values==True] 

输出

2.筛选出第1列为空的所有行（下标从0开始）

data_pd[data_pd[1].isnull()]

输出

5.查找空值索引

np.where(np.isnan(data_pd))       # data_pd中空值所在的行索引及列索引
np.where(np.isnan(data_pd[1]))    # data_pd中第1列空值所在的行索引

6.填充空值fillna()函数、replace()方法（里面填充的是键值对结构）

# 用指定的数字来填充
data_pd.fillna(0)   # 用0来填充data_pd中的空值
 
# 用指定的函数统计值来填充
data_pd.fillna(data_pd.mean())    # 用data_pd中数据的平均值来填充空值
data_pd.fillna(data_pd.mean()[1]) #指定用第1列数据均值来填充data_pd中空值
data_pd[1]=data_pd[1].fillna(data_pd[1].mean()) #指定用第1列数据均值来填充第1列数据中空值
data_pd.fillna(data_pd.sum())   # 用data_pd中数据的和来填充空值

# 使用插值法填充
data=np.genfromtxt('test.txt',delimiter=',')
data=pd.DataFrame(data)
data[1] = data[1].interpolate()

# 用字典来填充
values = {'0':6, '1': 9}   # 0列空值用6填充，1列空值用9填充
data_pd.fillna(value=values)    
 
# 用指定字符串来填充空值
data_pd.fillna("null")

#上下数据补全 
# 不同的填充方式{‘backfill’, ‘bfill’, ‘pad’, ‘ffill’, None}
# 每列的空值，用其列下方非空数值填充
data_pd.fillna(method="backfill")  
data_pd.fillna(method="bfill")   # 同backfill
# 每列的空值，用其所在列上方非空数值填充，若上方没有元素，保持空值
data_pd.fillna(method="ffill")  
data_pd.fillna(method="pad")     # 同 ffill
 
#limit参数设置填充空值的最大个数
data_pd.fillna(0,limit=1)  # 每列最多填充1个空值，超过范围的空值依然为空
 
#inplace参数空值是否修改原数据data_pd
data_pd.fillna(0,inplace=True)  # inplace为true，将修改作用于原数据

7.删除空值 dropna()函数

8.回归方程充填缺失值

参考：如何处理numpy数组中的空值
Pandas+Numpy 数据中空值的处理操作：判断、查找、填充及删除