python中pandas如何处理缺失值（NaN）？-Python教程-PHP中文网

python中pandas如何处理缺失值（nan）？

Python中处理Pandas的缺失值（NaN）是数据清洗的关键一步，核心在于根据数据特性和分析目标，选择删除、填充或更复杂的插值策略，以确保数据质量和分析的准确性。这并非一个一劳永逸的方案，而是需要结合实际业务场景深思熟虑的决策过程。

解决方案

处理Pandas中的NaN值，通常涉及识别、删除、填充和插值这几个主要步骤。

1. 识别缺失值 在动手处理之前，我们得先知道缺失值在哪儿，有多少。

import pandas as pd
import numpy as np

# 示例数据
data = {
    'A': [1, 2, np.nan, 4, 5],
    'B': [np.nan, 2, 3, 4, np.nan],
    'C': [1, 2, 3, 4, 5],
    'D': [np.nan, np.nan, np.nan, 4, 5]
}
df = pd.DataFrame(data)

print("原始DataFrame:\n", df)

# 检查每个元素是否为NaN
print("\n缺失值布尔矩阵:\n", df.isnull())

# 统计每列的缺失值数量
print("\n每列缺失值数量:\n", df.isnull().sum())

# 统计总缺失值数量
print("\n总缺失值数量:", df.isnull().sum().sum())

# 检查非缺失值
print("\n非缺失值布尔矩阵:\n", df.notnull())

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2. 删除缺失值 (

dropna()

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) 当缺失值数量很少，或者缺失值所在的行/列对分析不重要时，直接删除是最省事的办法。

# 删除包含任何NaN的行
df_dropped_rows = df.dropna()
print("\n删除包含任何NaN的行:\n", df_dropped_rows)

# 删除包含任何NaN的列
df_dropped_cols = df.dropna(axis=1)
print("\n删除包含任何NaN的列:\n", df_dropped_cols)

# 删除所有值都为NaN的行
df_dropped_all_nan_rows = df.dropna(how='all')
print("\n删除所有值都为NaN的行:\n", df_dropped_all_nan_rows)

# 删除指定列中存在NaN的行 (例如，只关心'A'列和'B'列的完整性)
df_dropped_subset = df.dropna(subset=['A', 'B'])
print("\n删除'A'或'B'列有NaN的行:\n", df_dropped_subset)

# 删除至少有N个非NaN值的行 (例如，至少有3个非NaN值才保留该行)
df_thresh = df.dropna(thresh=3)
print("\n保留至少有3个非NaN值的行:\n", df_thresh)

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3. 填充缺失值 (

fillna()

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) 删除数据有时会损失宝贵信息，这时候填充就显得尤为重要。填充策略的选择，直接影响后续分析的准确性。

# 用一个常数填充所有NaN
df_filled_const = df.fillna(0)
print("\n用0填充所有NaN:\n", df_filled_const)

# 用每列的均值填充NaN
df_filled_mean = df.fillna(df.mean(numeric_only=True))
print("\n用每列均值填充NaN:\n", df_filled_mean)

# 用每列的中位数填充NaN
df_filled_median = df.fillna(df.median(numeric_only=True))
print("\n用每列中位数填充NaN:\n", df_filled_median)

# 用每列的众数填充NaN (注意众数可能不止一个，这里取第一个)
df_filled_mode = df.fillna(df.mode().iloc[0])
print("\n用每列众数填充NaN:\n", df_filled_mode)

# 前向填充 (用前一个有效值填充)
df_ffill = df.fillna(method='ffill')
print("\n前向填充:\n", df_ffill)

# 后向填充 (用后一个有效值填充)
df_bfill = df.fillna(method='bfill')
print("\n后向填充:\n", df_bfill)

# 限制填充次数 (例如，最多填充1个NaN)
df_ffill_limit = df.fillna(method='ffill', limit=1)
print("\n前向填充，限制一次:\n", df_ffill_limit)

# 对特定列进行填充
df_specific_fill = df.copy()
df_specific_fill['A'] = df_specific_fill['A'].fillna(df_specific_fill['A'].mean())
df_specific_fill['B'] = df_specific_fill['B'].fillna('未知') # 假设B是分类数据
print("\n对特定列进行填充:\n", df_specific_fill)

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4. 插值处理 (

interpolate()

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) 插值是一种更智能的填充方式，它会根据缺失值周围的有效数据点来估计缺失值。尤其适用于时间序列或有明显趋势的数据。

# 线性插值
df_interpolated_linear = df.interpolate(method='linear')
print("\n线性插值:\n", df_interpolated_linear)

# 限制插值方向和次数
df_interpolated_limit = df.interpolate(method='linear', limit_direction='forward', limit=1)
print("\n线性插值，向前限制一次:\n", df_interpolated_limit)

# 多项式插值 (需要安装scipy)
# df_interpolated_poly = df.interpolate(method='polynomial', order=2)
# print("\n多项式插值 (order=2):\n", df_interpolated_poly)

# 时间序列插值 (需要索引是时间戳)
df_ts = pd.DataFrame({'value': [1, 2, np.nan, 4, 5, np.nan, 7]},
                     index=pd.to_datetime(['2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03', '2023-01-04', '2023-01-05', '2023-01-07', '2023-01-08']))
df_ts_interpolated = df_ts.interpolate(method='time')
print("\n时间序列插值:\n", df_ts_interpolated)

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为什么我的数据里会有这么多NaN？

说实话，每次看到数据框里一大堆

NaN

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，我都会有点头疼。这些缺失值可不是凭空出现的，它们背后往往藏着数据采集、存储或处理过程中的各种“坑”。在我看来，理解这些缺失值的来源，比简单粗暴地处理它们要重要得多，因为这能帮助我们从源头改进数据质量。

最常见的几种情况：

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数据采集不完整或失败： 传感器没读到数据、用户没填写某个表单字段、网络请求超时导致部分数据丢失。这简直是家常便饭，尤其是在处理真实世界的数据时。
数据合并（Merge/Join）时没有匹配项： 当你把两个数据集基于某个键（比如用户ID）进行合并时，如果某个键只存在于一个数据集中，那么另一个数据集对应的列就会出现
```
NaN
```
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。这简直是数据分析师的“日常”。
数据转换或计算过程中的产物： 比如，你尝试将一个非数字字符串转换成数字，失败了，结果就是
```
NaN
```
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。或者，你进行了一个除法运算，分母是零，那结果自然就是
```
NaN
```
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（或者
```
inf
```
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，后面可能转成
```
NaN
```
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）。
人为录入错误或遗漏： 有些数据是人工输入的，人嘛，总会有犯错的时候，或者直接就忘了填。这种情况下，
```
NaN
```
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就成了遗漏的标记。
特定值被替换为NaN： 有时候，数据源会用一些特殊值（比如-9999，或者空字符串）来表示缺失，我们在导入Pandas后，通常会把这些特殊值显式地转换成
```
np.nan
```
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，方便统一处理。

这些原因决定了我们后续处理

NaN

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的策略。如果知道是采集错误，可能需要联系数据源；如果是合并问题，可能需要调整合并策略；如果是计算问题，可能需要检查业务逻辑。光看

NaN

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本身是无法知道这些的，得“深挖”一下。

dropna()

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和

fillna()

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，我该怎么选？

这真是一个“世纪难题”，没有哪个方法是绝对的好或绝对的坏，它完全取决于你的数据、你的分析目标以及你对“真实性”的容忍度。在我多年的数据处理经验中，我发现这更像是一场权衡利弊的博弈。

什么时候我会倾向于

dropna()

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？

缺失值占比极小： 如果某一列或某几行只有零星的几个
```
NaN
```
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，删除它们对整体数据分布和分析结果的影响微乎其微。这时候，
```
dropna()
```
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简直是效率优先的完美选择。删除这些“小瑕疵”能让数据看起来更整洁。
缺失值是随机的，且无法合理推断： 有些缺失值就是纯粹的随机事件，你找不到任何合理的模式去填充它们。与其瞎猜引入偏差，不如直接删除，保持数据的“纯粹性”。
数据量足够大： 当你的数据集规模庞大时，删除少量含有缺失值的行或列，对你的模型训练或统计分析来说，就像大海里的一滴水，几乎可以忽略不计。
缺失值本身就意味着“无效”： 比如，一个用户没有填写手机号，那么这行数据在涉及手机号的分析中可能就是无效的，直接删除反而更符合业务逻辑。

但话说回来，

dropna()

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的缺点也很明显，那就是信息损失。你删掉的每一行或每一列，都可能包含其他有价值的信息。有时候，仅仅因为一个字段缺失，就扔掉整条记录，实在是有点可惜。

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那么，什么时候我会更青睐

fillna()

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？

缺失值占比不容忽视： 如果删除会导致大量数据丢失，从而严重影响样本量，甚至改变数据分布，那么
```
fillna()
```
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就是救命稻草。
可以根据业务逻辑或统计方法合理推断缺失值：
- 均值/中位数/众数填充： 对于数值型数据，如果缺失值是随机的，且不影响整体分布，用均值或中位数填充是个不错的选择。特别是中位数，它对异常值不敏感。对于分类数据，众数填充通常更合理。
- 前向/后向填充 (
  ffill
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  /
  bfill
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  )：对于时间序列数据，如果缺失值是短暂的，或者数据变化缓慢，用前一个或后一个有效值填充往往是合理的。比如，一个传感器在某个时刻短暂失灵，但前后读数变化不大，那么用最近的有效读数填充就比删除要好得多。
- 分组填充： 这是我个人非常喜欢的一种方式。比如，我想填充某个产品的销售额缺失值，但我知道不同地区的产品销售额差异很大。这时，我会先按地区分组，然后在每个组内用该地区的平均销售额来填充。这样既保留了数据的完整性，又兼顾了数据的局部特性。
需要保持数据完整性： 某些分析场景（如时间序列分析、面板数据分析）对数据的完整性要求很高，删除行可能会破坏时间序列的连续性或面板数据的结构，这时填充就成了首选。

我的个人观点： 绝大多数情况下，我都会优先考虑

fillna()

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。

dropna()

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虽然简单，但带来的信息损失往往是不可逆的。我会花更多时间去思考，这个

NaN

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到底应该用什么来填充？是均值？中位数？还是根据业务逻辑来定制？甚至，我会为缺失值创建一个指示变量（一个0/1的列，表示该值是否缺失），让模型自己去学习缺失值可能带来的影响。因为在我看来，缺失本身，有时也是一种信息。

缺失值填充的“陷阱”与高级技巧有哪些？

当我们决定用

fillna()

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来处理缺失值时，其实就踏入了一个充满“陷阱”的区域。填充并非万能药，不恰当的填充反而可能引入新的问题，甚至误导我们的分析。但同时，Pandas也提供了一些高级技巧，能让我们更智能地应对这些挑战。

填充的“陷阱”：

简单填充可能改变数据分布：
- 均值填充： 虽然方便，但它会降低数据的方差。想象一下，你用平均值填充了一堆缺失值，这些新值都挤在平均值附近，使得数据的离散程度看起来比实际要小。这可能导致你的统计检验结果不准确，或者模型对特征的方差估计出现偏差。
- 中位数填充： 比均值填充对异常值更鲁棒，但同样会减少数据的方差。
- 众数填充： 主要用于分类数据，如果用于数值数据，可能会引入不自然的“峰值”。
前向/后向填充可能引入未来信息或不合理推断：
- 在处理时间序列数据时，使用
```
bfill
```
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  （后向填充）可能会用“未来”的数据来填充“过去”的缺失值，这在某些预测任务中是绝对不允许的，因为它会导致数据泄露。
- 即使是
```
ffill
```
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  （前向填充），如果缺失的时间跨度太大，用一个很久以前的值来填充，也可能导致数据失真。
对分类数据使用数值型填充： 如果你把一个分类变量（比如“颜色”：红、绿、蓝）的缺失值用均值或中位数填充，那简直是无稽之谈。这种情况下，应该用众数填充，或者填充一个表示“未知”的新类别。
填充后没有验证： 很多人填充完就直接进行下一步分析了，却忘了检查填充后的数据是否合理。比如，填充后的数值是否超出了合理的范围？填充后的数据是否引入了新的异常值？

高级技巧：

分组填充 (

groupby().transform()

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)：这是我个人非常推崇的一种方法。它允许你在数据的子组内进行填充，而不是在整个数据集上。例如，你想填充不同城市居民的收入缺失值，那么用全国平均收入填充可能不合理，但用该城市自己的平均收入填充就更靠谱。

# 假设我们有一个DataFrame，包含城市和收入，有些收入缺失
df_group = pd.DataFrame({
    'City': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'],
    'Income': [5000, 6000, 7000, np.nan, np.nan, 8000, 5500, np.nan]
})
print("原始分组数据:\n", df_group)

# 按城市分组，然后用每个城市的平均收入填充缺失值
df_group['Income_filled'] = df_group.groupby('City')['Income'].transform(lambda x: x.fillna(x.mean()))
print("\n按城市分组填充收入:\n", df_group)

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transform

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方法确保了填充后的Series与原始DataFrame的索引对齐，非常方便。

更复杂的插值方法 (
```
interpolate()
```
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)：除了线性插值，
```
interpolate()
```
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还支持多种方法，比如
```
polynomial
```
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（多项式插值）、
```
spline
```
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（样条插值）、
```
pchip
```
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等。这些方法可以更好地捕捉数据中的非线性趋势。对于时间序列数据，
```
method='time'
```
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是根据时间戳的间隔来加权插值，非常智能。
```
# 示例，更复杂的插值，需要数据有一定趋势
s = pd.Series([0, 1, np.nan, np.nan, 5, 6])
print("\n原始Series:\n", s)
print("多项式插值 (order=2):\n", s.interpolate(method='polynomial', order=2))
# print("样条插值 (order=2):\n", s.interpolate(method='spline', order=2)) # 需要scipy
```
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选择哪种插值方法，需要对数据背后生成机制有一定理解，或者通过交叉验证来选择最优方法。
基于模型预测缺失值： 这是最“硬核”的缺失值处理方法之一。你可以把缺失值所在的列当作目标变量，用其他列作为特征，训练一个机器学习模型（比如线性回归、决策树、KNN等）来预测缺失值。例如，Scikit-learn库中的
```
IterativeImputer
```
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（MICE算法的实现）或
```
KNNImputer
```
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都是很好的工具。
- KNNImputer： 使用K近邻算法，根据与缺失值最相似的K个样本的特征值来填充缺失值。
- IterativeImputer (MICE)： 这是一个更复杂的迭代方法，它会为每个包含缺失值的特征建立一个预测模型，然后循环地用其他特征来预测并填充该特征的缺失值，直到收敛。这种方法虽然计算成本较高，但往往能提供更准确的填充结果，尤其是在缺失值与其他特征之间存在复杂关系时。
添加缺失值指示变量： 有时候，缺失本身就是一种信息。例如，用户没有填写年龄，可能意味着他们不想透露，或者年龄不适用。在这种情况下，你可以创建一个新的二元变量（0或1），表示原始数据点是否缺失。然后，即使你用某种方法填充了原始缺失值，这个指示变量也能让你的模型知道哪些数据点最初是缺失的。这可以帮助模型捕捉缺失值可能带来的特殊含义。