处理缺失数据#

被视为“缺失”的值#

pandas 根据数据类型使用不同的哨兵值来表示缺失（也称为 NA）。

numpy.nan对于 NumPy 数据类型。使用 NumPy 数据类型的缺点是原始数据类型将被强制为np.float64or object。

In [1]: pd.Series([1, 2], dtype=np.int64).reindex([0, 1, 2])
Out[1]: 
0    1.0
1    2.0
2    NaN
dtype: float64

In [2]: pd.Series([True, False], dtype=np.bool_).reindex([0, 1, 2])
Out[2]: 
0     True
1    False
2      NaN
dtype: object

NaT对于 NumPy np.datetime64、np.timedelta64和PeriodDtype.对于打字应用程序，请使用api.types.NaTType.

In [3]: pd.Series([1, 2], dtype=np.dtype("timedelta64[ns]")).reindex([0, 1, 2])
Out[3]: 
0   0 days 00:00:00.000000001
1   0 days 00:00:00.000000002
2                         NaT
dtype: timedelta64[ns]

In [4]: pd.Series([1, 2], dtype=np.dtype("datetime64[ns]")).reindex([0, 1, 2])
Out[4]: 
0   1970-01-01 00:00:00.000000001
1   1970-01-01 00:00:00.000000002
2                             NaT
dtype: datetime64[ns]

In [5]: pd.Series(["2020", "2020"], dtype=pd.PeriodDtype("D")).reindex([0, 1, 2])
Out[5]: 
0    2020-01-01
1    2020-01-01
2           NaT
dtype: period[D]

NA对于StringDtype, Int64Dtype（和其他位宽）和.这些类型将保持数据的原始数据类型。对于打字应用程序，请使用.Float64Dtype`(and other bit widths), :class:`BooleanDtypeArrowDtypeapi.types.NAType

In [6]: pd.Series([1, 2], dtype="Int64").reindex([0, 1, 2])
Out[6]: 
0       1
1       2
2    <NA>
dtype: Int64

In [7]: pd.Series([True, False], dtype="boolean[pyarrow]").reindex([0, 1, 2])
Out[7]: 
0     True
1    False
2     <NA>
dtype: bool[pyarrow]

要检测这些缺失值，请使用isna()或notna()方法。

In [8]: ser = pd.Series([pd.Timestamp("2020-01-01"), pd.NaT])

In [9]: ser
Out[9]: 
0   2020-01-01
1          NaT
dtype: datetime64[ns]

In [10]: pd.isna(ser)
Out[10]: 
0    False
1     True
dtype: bool

笔记

isna()或者notna()也会考虑None缺失值。

In [11]: ser = pd.Series([1, None], dtype=object)

In [12]: ser
Out[12]: 
0       1
1    None
dtype: object

In [13]: pd.isna(ser)
Out[13]: 
0    False
1     True
dtype: bool

警告

np.nan、NaT、和之间的相等比较NA 并不像None

In [14]: None == None  # noqa: E711
Out[14]: True

In [15]: np.nan == np.nan
Out[15]: False

In [16]: pd.NaT == pd.NaT
Out[16]: False

In [17]: pd.NA == pd.NA
Out[17]: <NA>

DataFrame因此， a或与这些缺失值之一之间的相等比较Series 不会提供与 isna()或相同的信息notna()。

In [18]: ser = pd.Series([True, None], dtype="boolean[pyarrow]")

In [19]: ser == pd.NA
Out[19]: 
0    <NA>
1    <NA>
dtype: bool[pyarrow]

In [20]: pd.isna(ser)
Out[20]: 
0    False
1     True
dtype: bool

`NA`语义#

警告

实验性：的行为NA`仍然可以在没有警告的情况下发生变化。

从pandas 1.0开始，NA可以使用实验值（单例）来表示标量缺失值。的目标NA是提供一个可以跨数据类型一致使用的“缺失”指示符（而不是np.nan，None或pd.NaT取决于数据类型）。

例如，当 a 中存在Series可为空整数数据类型的缺失值时，它将使用NA：

In [21]: s = pd.Series([1, 2, None], dtype="Int64")

In [22]: s
Out[22]: 
0       1
1       2
2    <NA>
dtype: Int64

In [23]: s[2]
Out[23]: <NA>

In [24]: s[2] is pd.NA
Out[24]: True

目前，pandas 尚未使用NA默认使用 aDataFrame或的这些数据类型Series，因此您需要显式指定 dtype。转换部分解释了转换为这些数据类型的简单方法。

算术和比较运算中的传播#

一般来说，缺失值会在涉及的操作中传播NA。当其中一个操作数未知时，运算的结果也是未知的。

例如，NA在算术运算中传播，类似于 np.nan：

In [25]: pd.NA + 1
Out[25]: <NA>

In [26]: "a" * pd.NA
Out[26]: <NA>

在一些特殊情况下，结果是已知的，即使操作数之一是NA。

In [27]: pd.NA ** 0
Out[27]: 1

In [28]: 1 ** pd.NA
Out[28]: 1

在相等和比较运算中，NA也会传播。这偏离了np.nan, 与的比较np.nan总是返回的行为False。

In [29]: pd.NA == 1
Out[29]: <NA>

In [30]: pd.NA == pd.NA
Out[30]: <NA>

In [31]: pd.NA < 2.5
Out[31]: <NA>

要检查值是否等于NA，请使用isna()

In [32]: pd.isna(pd.NA)
Out[32]: True

笔记

此基本传播规则的一个例外是缩减（例如平均值或最小值），其中 pandas 默认跳过缺失值。更多信息请参见计算部分。

逻辑运算#

对于逻辑运算，遵循三值逻辑（或 Kleene 逻辑，类似于 R、SQL 和 Julia）NA的规则。此逻辑意味着仅在逻辑需要时才传播缺失值。

例如，对于逻辑“或”运算 ( |)，如果其中一个操作数是True，我们已经知道结果将为True，而不管其他值如何（因此无论缺失值都是True或False）。在这种情况下，NA不会传播：

In [33]: True | False
Out[33]: True

In [34]: True | pd.NA
Out[34]: True

In [35]: pd.NA | True
Out[35]: True

另一方面，如果其中一个操作数是False，则结果取决于另一个操作数的值。因此，在这种情况下NA 传播：

In [36]: False | True
Out[36]: True

In [37]: False | False
Out[37]: False

In [38]: False | pd.NA
Out[38]: <NA>

逻辑“与”运算 ( ) 的行为&可以使用类似的逻辑导出（如果操作数之一已经是，则 nowNA不会传播False）：

In [39]: False & True
Out[39]: False

In [40]: False & False
Out[40]: False

In [41]: False & pd.NA
Out[41]: False

In [42]: True & True
Out[42]: True

In [43]: True & False
Out[43]: False

In [44]: True & pd.NA
Out[44]: <NA>

`NA`在布尔上下文中#

由于 NA 的实际值未知，因此将 NA 转换为布尔值是不明确的。

In [45]: bool(pd.NA)
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
Cell In[45], line 1
----> 1 bool(pd.NA)

File missing.pyx:392, in pandas._libs.missing.NAType.__bool__()

TypeError: boolean value of NA is ambiguous

这也意味着NA不能在计算为布尔值的上下文中使用，例如where can might be 。在这种情况下，可用于检查或避免，例如通过预先填充缺失值。if condition: ...conditionNAisna()NAconditionNA

在语句中使用SeriesorDataFrame对象时会出现类似的情况，请参阅在 pandas 中使用 if/truth 语句。if

NumPy ufunc #

pandas.NA实现 NumPy 的__array_ufunc__协议。大多数 ufunc 与一起工作NA，并且通常返回NA：

In [46]: np.log(pd.NA)
Out[46]: <NA>

In [47]: np.add(pd.NA, 1)
Out[47]: <NA>

警告

目前，ufuncs 涉及 ndarray 并将NA返回一个填充 NA 值的对象数据类型。

In [48]: a = np.array([1, 2, 3])

In [49]: np.greater(a, pd.NA)
Out[49]: array([<NA>, <NA>, <NA>], dtype=object)

这里的返回类型将来可能会更改以返回不同的数组类型。

有关 ufunc 的更多信息，请参阅DataFrame 与 NumPy 函数的互操作性。

转换＃

如果您有DataFrameor Seriesusing np.nan， Series.convert_dtypes()并且DataFrame.convert_dtypes() 可以将数据转换为使用使用or 等DataFrame数据类型。在从推断数据类型的 IO 方法读取数据集后，这尤其有用。NAInt64DtypeArrowDtype

在此示例中，虽然所有列的数据类型均已更改，但我们显示前 10 列的结果。

In [50]: import io

In [51]: data = io.StringIO("a,b\n,True\n2,")

In [52]: df = pd.read_csv(data)

In [53]: df.dtypes
Out[53]: 
a    float64
b     object
dtype: object

In [54]: df_conv = df.convert_dtypes()

In [55]: df_conv
Out[55]: 
      a     b
0  <NA>  True
1     2  <NA>

In [56]: df_conv.dtypes
Out[56]: 
a      Int64
b    boolean
dtype: object

插入缺失数据#

您可以通过简单地分配给 aSeries或来插入缺失值DataFrame。将根据数据类型选择使用的缺失值哨兵。

In [57]: ser = pd.Series([1., 2., 3.])

In [58]: ser.loc[0] = None

In [59]: ser
Out[59]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64

In [60]: ser = pd.Series([pd.Timestamp("2021"), pd.Timestamp("2021")])

In [61]: ser.iloc[0] = np.nan

In [62]: ser
Out[62]: 
0          NaT
1   2021-01-01
dtype: datetime64[ns]

In [63]: ser = pd.Series([True, False], dtype="boolean[pyarrow]")

In [64]: ser.iloc[0] = None

In [65]: ser
Out[65]: 
0     <NA>
1    False
dtype: bool[pyarrow]

对于object类型，pandas 将使用给定的值：

In [66]: s = pd.Series(["a", "b", "c"], dtype=object)

In [67]: s.loc[0] = None

In [68]: s.loc[1] = np.nan

In [69]: s
Out[69]: 
0    None
1     NaN
2       c
dtype: object

缺失数据的计算#

缺失值通过 pandas 对象之间的算术运算传播。

In [70]: ser1 = pd.Series([np.nan, np.nan, 2, 3])

In [71]: ser2 = pd.Series([np.nan, 1, np.nan, 4])

In [72]: ser1
Out[72]: 
0    NaN
1    NaN
2    2.0
3    3.0
dtype: float64

In [73]: ser2
Out[73]: 
0    NaN
1    1.0
2    NaN
3    4.0
dtype: float64

In [74]: ser1 + ser2
Out[74]: 
0    NaN
1    NaN
2    NaN
3    7.0
dtype: float64

数据结构概述中讨论的描述性统计和计算方法（并在此处和此处列出）都是针对缺失数据的说明。

对数据求和时，NA 值或空数据将被视为零。

In [75]: pd.Series([np.nan]).sum()
Out[75]: 0.0

In [76]: pd.Series([], dtype="float64").sum()
Out[76]: 0.0

取乘积时，NA值或空数据将被视为1。

In [77]: pd.Series([np.nan]).prod()
Out[77]: 1.0

In [78]: pd.Series([], dtype="float64").prod()
Out[78]: 1.0

默认情况下，累积方法（如cumsum()和cumprod() 忽略 NA 值）将它们保留在结果中。可以通过以下方式更改此行为skipna

默认情况下，累积方法cumsum()会cumprod()忽略 NA 值，但会将它们保留在结果数组中。要覆盖此行为并包含 NA 值，请使用skipna=False。

In [79]: ser = pd.Series([1, np.nan, 3, np.nan])

In [80]: ser
Out[80]: 
0    1.0
1    NaN
2    3.0
3    NaN
dtype: float64

In [81]: ser.cumsum()
Out[81]: 
0    1.0
1    NaN
2    4.0
3    NaN
dtype: float64

In [82]: ser.cumsum(skipna=False)
Out[82]: 
0    1.0
1    NaN
2    NaN
3    NaN
dtype: float64

删除丢失的数据#

dropna()dropa 缺少数据的行或列。

In [83]: df = pd.DataFrame([[np.nan, 1, 2], [1, 2, np.nan], [1, 2, 3]])

In [84]: df
Out[84]: 
     0  1    2
0  NaN  1  2.0
1  1.0  2  NaN
2  1.0  2  3.0

In [85]: df.dropna()
Out[85]: 
     0  1    2
2  1.0  2  3.0

In [86]: df.dropna(axis=1)
Out[86]: 
   1
0  1
1  2
2  2

In [87]: ser = pd.Series([1, pd.NA], dtype="int64[pyarrow]")

In [88]: ser.dropna()
Out[88]: 
0    1
dtype: int64[pyarrow]

填充缺失数据#

按值填充#

fillna()用非 NA 数据替换 NA 值。

将 NA 替换为标量值

In [89]: data = {"np": [1.0, np.nan, np.nan, 2], "arrow": pd.array([1.0, pd.NA, pd.NA, 2], dtype="float64[pyarrow]")}

In [90]: df = pd.DataFrame(data)

In [91]: df
Out[91]: 
    np  arrow
0  1.0    1.0
1  NaN   <NA>
2  NaN   <NA>
3  2.0    2.0

In [92]: df.fillna(0)
Out[92]: 
    np  arrow
0  1.0    1.0
1  0.0    0.0
2  0.0    0.0
3  2.0    2.0

向前或向后填补空白

In [93]: df.ffill()
Out[93]: 
    np  arrow
0  1.0    1.0
1  1.0    1.0
2  1.0    1.0
3  2.0    2.0

In [94]: df.bfill()
Out[94]: 
    np  arrow
0  1.0    1.0
1  2.0    2.0
2  2.0    2.0
3  2.0    2.0

限制填充的 NA 值的数量

In [95]: df.ffill(limit=1)
Out[95]: 
    np  arrow
0  1.0    1.0
1  1.0    1.0
2  NaN   <NA>
3  2.0    2.0

NA 值可以替换为来自或的相应值，Series其中DataFrame 索引和列在原始对象和填充对象之间对齐。

In [96]: dff = pd.DataFrame(np.arange(30, dtype=np.float64).reshape(10, 3), columns=list("ABC"))

In [97]: dff.iloc[3:5, 0] = np.nan

In [98]: dff.iloc[4:6, 1] = np.nan

In [99]: dff.iloc[5:8, 2] = np.nan

In [100]: dff
Out[100]: 
      A     B     C
0   0.0   1.0   2.0
1   3.0   4.0   5.0
2   6.0   7.0   8.0
3   NaN  10.0  11.0
4   NaN   NaN  14.0
5  15.0   NaN   NaN
6  18.0  19.0   NaN
7  21.0  22.0   NaN
8  24.0  25.0  26.0
9  27.0  28.0  29.0

In [101]: dff.fillna(dff.mean())
Out[101]: 
       A     B          C
0   0.00   1.0   2.000000
1   3.00   4.0   5.000000
2   6.00   7.0   8.000000
3  14.25  10.0  11.000000
4  14.25  14.5  14.000000
5  15.00  14.5  13.571429
6  18.00  19.0  13.571429
7  21.00  22.0  13.571429
8  24.00  25.0  26.000000
9  27.00  28.0  29.000000

笔记

DataFrame.where()也可以用来填充NA值。结果与上面相同。

In [102]: dff.where(pd.notna(dff), dff.mean(), axis="columns")
Out[102]: 
       A     B          C
 0.00   1.0   2.000000
 3.00   4.0   5.000000
 6.00   7.0   8.000000
14.25  10.0  11.000000
14.25  14.5  14.000000
15.00  14.5  13.571429
18.00  19.0  13.571429
21.00  22.0  13.571429
24.00  25.0  26.000000
27.00  28.0  29.000000

插值#

DataFrame.interpolate()并Series.interpolate()使用各种插值方法填充 NA 值。

In [103]: df = pd.DataFrame(
   .....:     {
   .....:         "A": [1, 2.1, np.nan, 4.7, 5.6, 6.8],
   .....:         "B": [0.25, np.nan, np.nan, 4, 12.2, 14.4],
   .....:     }
   .....: )
   .....: 

In [104]: df
Out[104]: 
     A      B
0  1.0   0.25
1  2.1    NaN
2  NaN    NaN
3  4.7   4.00
4  5.6  12.20
5  6.8  14.40

In [105]: df.interpolate()
Out[105]: 
     A      B
0  1.0   0.25
1  2.1   1.50
2  3.4   2.75
3  4.7   4.00
4  5.6  12.20
5  6.8  14.40

In [106]: idx = pd.date_range("2020-01-01", periods=10, freq="D")

In [107]: data = np.random.default_rng(2).integers(0, 10, 10).astype(np.float64)

In [108]: ts = pd.Series(data, index=idx)

In [109]: ts.iloc[[1, 2, 5, 6, 9]] = np.nan

In [110]: ts
Out[110]: 
2020-01-01    8.0
2020-01-02    NaN
2020-01-03    NaN
2020-01-04    2.0
2020-01-05    4.0
2020-01-06    NaN
2020-01-07    NaN
2020-01-08    0.0
2020-01-09    3.0
2020-01-10    NaN
Freq: D, dtype: float64

In [111]: ts.plot()
Out[111]: <Axes: >

../_images/series_before_interpolate.png

In [112]: ts.interpolate()
Out[112]: 
2020-01-01    8.000000
2020-01-02    6.000000
2020-01-03    4.000000
2020-01-04    2.000000
2020-01-05    4.000000
2020-01-06    2.666667
2020-01-07    1.333333
2020-01-08    0.000000
2020-01-09    3.000000
2020-01-10    3.000000
Freq: D, dtype: float64

In [113]: ts.interpolate().plot()
Out[113]: <Axes: >

Timestamp通过设置DatetimeIndex 可以相对于 a 进行插值method="time"

In [114]: ts2 = ts.iloc[[0, 1, 3, 7, 9]]

In [115]: ts2
Out[115]: 
2020-01-01    8.0
2020-01-02    NaN
2020-01-04    2.0
2020-01-08    0.0
2020-01-10    NaN
dtype: float64

In [116]: ts2.interpolate()
Out[116]: 
2020-01-01    8.0
2020-01-02    5.0
2020-01-04    2.0
2020-01-08    0.0
2020-01-10    0.0
dtype: float64

In [117]: ts2.interpolate(method="time")
Out[117]: 
2020-01-01    8.0
2020-01-02    6.0
2020-01-04    2.0
2020-01-08    0.0
2020-01-10    0.0
dtype: float64

对于浮点索引，请使用method='values'：

In [118]: idx = [0.0, 1.0, 10.0]

In [119]: ser = pd.Series([0.0, np.nan, 10.0], idx)

In [120]: ser
Out[120]: 
0.0      0.0
1.0      NaN
10.0    10.0
dtype: float64

In [121]: ser.interpolate()
Out[121]: 
0.0      0.0
1.0      5.0
10.0    10.0
dtype: float64

In [122]: ser.interpolate(method="values")
Out[122]: 
0.0      0.0
1.0      1.0
10.0    10.0
dtype: float64

如果您安装了scipy，则可以将一维插值例程的名称传递给method.如 scipy 插值文档和参考指南中所指定。适当的插值方法取决于数据类型。

提示

如果您正在处理以不断增加的速度增长的时间序列，请使用method='barycentric'。

如果您的值接近累积分布函数，请使用method='pchip'。

为了平滑绘图使用的目标来填充缺失值method='akima'。

In [123]: df = pd.DataFrame(
   .....:    {
   .....:       "A": [1, 2.1, np.nan, 4.7, 5.6, 6.8],
   .....:       "B": [0.25, np.nan, np.nan, 4, 12.2, 14.4],
   .....:    }
   .....: )
   .....: 

In [124]: df
Out[124]: 
     A      B
0  1.0   0.25
1  2.1    NaN
2  NaN    NaN
3  4.7   4.00
4  5.6  12.20
5  6.8  14.40

In [125]: df.interpolate(method="barycentric")
Out[125]: 
      A       B
0  1.00   0.250
1  2.10  -7.660
2  3.53  -4.515
3  4.70   4.000
4  5.60  12.200
5  6.80  14.400

In [126]: df.interpolate(method="pchip")
Out[126]: 
         A          B
0  1.00000   0.250000
1  2.10000   0.672808
2  3.43454   1.928950
3  4.70000   4.000000
4  5.60000  12.200000
5  6.80000  14.400000

In [127]: df.interpolate(method="akima")
Out[127]: 
          A          B
0  1.000000   0.250000
1  2.100000  -0.873316
2  3.406667   0.320034
3  4.700000   4.000000
4  5.600000  12.200000
5  6.800000  14.400000

通过多项式或样条近似进行插值时，还必须指定近似的次数或阶数：

In [128]: df.interpolate(method="spline", order=2)
Out[128]: 
          A          B
0  1.000000   0.250000
1  2.100000  -0.428598
2  3.404545   1.206900
3  4.700000   4.000000
4  5.600000  12.200000
5  6.800000  14.400000

In [129]: df.interpolate(method="polynomial", order=2)
Out[129]: 
          A          B
0  1.000000   0.250000
1  2.100000  -2.703846
2  3.451351  -1.453846
3  4.700000   4.000000
4  5.600000  12.200000
5  6.800000  14.400000

比较几种方法。

In [130]: np.random.seed(2)

In [131]: ser = pd.Series(np.arange(1, 10.1, 0.25) ** 2 + np.random.randn(37))

In [132]: missing = np.array([4, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 20, 29])

In [133]: ser.iloc[missing] = np.nan

In [134]: methods = ["linear", "quadratic", "cubic"]

In [135]: df = pd.DataFrame({m: ser.interpolate(method=m) for m in methods})

In [136]: df.plot()
Out[136]: <Axes: >

从扩展数据中插入新的观察结果Series.reindex()。

In [137]: ser = pd.Series(np.sort(np.random.uniform(size=100)))

# interpolate at new_index
In [138]: new_index = ser.index.union(pd.Index([49.25, 49.5, 49.75, 50.25, 50.5, 50.75]))

In [139]: interp_s = ser.reindex(new_index).interpolate(method="pchip")

In [140]: interp_s.loc[49:51]
Out[140]: 
49.00    0.471410
49.25    0.476841
49.50    0.481780
49.75    0.485998
50.00    0.489266
50.25    0.491814
50.50    0.493995
50.75    0.495763
51.00    0.497074
dtype: float64

插值限制#

interpolate()接受关键字参数来限制自上次有效观察以来填充的limit连续值的数量NaN

In [141]: ser = pd.Series([np.nan, np.nan, 5, np.nan, np.nan, np.nan, 13, np.nan, np.nan])

In [142]: ser
Out[142]: 
   NaN
   NaN
   5.0
   NaN
   NaN
   NaN
  13.0
   NaN
   NaN
dtype: float64

In [143]: ser.interpolate()
Out[143]: 
   NaN
   NaN
   5.0
   7.0
   9.0
  11.0
  13.0
  13.0
  13.0
dtype: float64

In [144]: ser.interpolate(limit=1)
Out[144]: 
   NaN
   NaN
   5.0
   7.0
   NaN
   NaN
  13.0
  13.0
   NaN
dtype: float64

默认情况下，值沿一个方向NaN填充。forward使用 limit_direction参数来填充backward或来自both方向。

In [145]: ser.interpolate(limit=1, limit_direction="backward")
Out[145]: 
   NaN
   5.0
   5.0
   NaN
   NaN
  11.0
  13.0
   NaN
   NaN
dtype: float64

In [146]: ser.interpolate(limit=1, limit_direction="both")
Out[146]: 
   NaN
   5.0
   5.0
   7.0
   NaN
  11.0
  13.0
  13.0
   NaN
dtype: float64

In [147]: ser.interpolate(limit_direction="both")
Out[147]: 
   5.0
   5.0
   5.0
   7.0
   9.0
  11.0
  13.0
  13.0
  13.0
dtype: float64

默认情况下，NaN无论值是被现有有效值包围还是在现有有效值之外，都会填充值。该limit_area 参数限制填充为内部或外部值。

# fill one consecutive inside value in both directions
In [148]: ser.interpolate(limit_direction="both", limit_area="inside", limit=1)
Out[148]: 
0     NaN
1     NaN
2     5.0
3     7.0
4     NaN
5    11.0
6    13.0
7     NaN
8     NaN
dtype: float64

# fill all consecutive outside values backward
In [149]: ser.interpolate(limit_direction="backward", limit_area="outside")
Out[149]: 
0     5.0
1     5.0
2     5.0
3     NaN
4     NaN
5     NaN
6    13.0
7     NaN
8     NaN
dtype: float64

# fill all consecutive outside values in both directions
In [150]: ser.interpolate(limit_direction="both", limit_area="outside")
Out[150]: 
0     5.0
1     5.0
2     5.0
3     NaN
4     NaN
5     NaN
6    13.0
7    13.0
8    13.0
dtype: float64

替换值#

Series.replace()andDataFrame.replace()可以类似于 Series.fillna()andDataFrame.fillna()用来替换或插入缺失值。

In [151]: df = pd.DataFrame(np.eye(3))

In [152]: df
Out[152]: 
     0    1    2
0  1.0  0.0  0.0
1  0.0  1.0  0.0
2  0.0  0.0  1.0

In [153]: df_missing = df.replace(0, np.nan)

In [154]: df_missing
Out[154]: 
     0    1    2
0  1.0  NaN  NaN
1  NaN  1.0  NaN
2  NaN  NaN  1.0

In [155]: df_filled = df_missing.replace(np.nan, 2)

In [156]: df_filled
Out[156]: 
     0    1    2
0  1.0  2.0  2.0
1  2.0  1.0  2.0
2  2.0  2.0  1.0

通过传递一个列表可以替换多个值。

In [157]: df_filled.replace([1, 44], [2, 28])
Out[157]: 
     0    1    2
0  2.0  2.0  2.0
1  2.0  2.0  2.0
2  2.0  2.0  2.0

使用映射字典替换。

In [158]: df_filled.replace({1: 44, 2: 28})
Out[158]: 
      0     1     2
0  44.0  28.0  28.0
1  28.0  44.0  28.0
2  28.0  28.0  44.0

正则表达式替换#

笔记

r以字符为前缀的 Python 字符串是“原始”字符串。它们对于反斜杠的语义与没有此前缀的字符串不同。原始字符串中的反斜杠将被解释为转义的反斜杠，例如。r'hello world'r'\' == '\\'

更换 '。'和NaN

In [159]: d = {"a": list(range(4)), "b": list("ab.."), "c": ["a", "b", np.nan, "d"]}

In [160]: df = pd.DataFrame(d)

In [161]: df.replace(".", np.nan)
Out[161]: 
   a    b    c
0  0    a    a
1  1    b    b
2  2  NaN  NaN
3  3  NaN    d

更换 '。' with NaNwith 正则表达式删除周围的空格

In [162]: df.replace(r"\s*\.\s*", np.nan, regex=True)
Out[162]: 
   a    b    c
0  0    a    a
1  1    b    b
2  2  NaN  NaN
3  3  NaN    d

替换为正则表达式列表。

In [163]: df.replace([r"\.", r"(a)"], ["dot", r"\1stuff"], regex=True)
Out[163]: 
   a       b       c
0  0  astuff  astuff
1  1       b       b
2  2     dot     NaN
3  3     dot       d

替换为映射字典中的正则表达式。

In [164]: df.replace({"b": r"\s*\.\s*"}, {"b": np.nan}, regex=True)
Out[164]: 
   a    b    c
0  0    a    a
1  1    b    b
2  2  NaN  NaN
3  3  NaN    d

传递使用regex关键字的正则表达式的嵌套字典。

In [165]: df.replace({"b": {"b": r""}}, regex=True)
Out[165]: 
   a  b    c
0  0  a    a
1  1       b
2  2  .  NaN
3  3  .    d

In [166]: df.replace(regex={"b": {r"\s*\.\s*": np.nan}})
Out[166]: 
   a    b    c
0  0    a    a
1  1    b    b
2  2  NaN  NaN
3  3  NaN    d

In [167]: df.replace({"b": r"\s*(\.)\s*"}, {"b": r"\1ty"}, regex=True)
Out[167]: 
   a    b    c
0  0    a    a
1  1    b    b
2  2  .ty  NaN
3  3  .ty    d

传递将用标量替换匹配项的正则表达式列表。

In [168]: df.replace([r"\s*\.\s*", r"a|b"], "placeholder", regex=True)
Out[168]: 
   a            b            c
0  0  placeholder  placeholder
1  1  placeholder  placeholder
2  2  placeholder          NaN
3  3  placeholder            d

所有正则表达式示例也可以将 to_replace参数作为regex参数进行传递。在这种情况下，value 参数必须按名称显式传递，或者regex必须是嵌套字典。

In [169]: df.replace(regex=[r"\s*\.\s*", r"a|b"], value="placeholder")
Out[169]: 
   a            b            c
0  0  placeholder  placeholder
1  1  placeholder  placeholder
2  2  placeholder          NaN
3  3  placeholder            d

笔记

from 的正则表达式对象re.compile也是有效的输入。

处理缺失数据#

被视为“缺失”的值#

NA语义#

算术和比较运算中的传播#

逻辑运算#

NA在布尔上下文中#

NumPy ufunc #

转换＃

插入缺失数据#

缺失数据的计算#

删除丢失的数据#

填充缺失数据#

按值填充#

插值#

插值限制#

替换值#

正则表达式替换#

`NA`语义#

`NA`在布尔上下文中#