Python数据科学手册（六）【Pandas 处理丢失的数据】
在很多情况下，有些数据并不是完整的，丢失了部分值，这一节将学习如何处理这些丢失的数据。
处理机制的权衡
常见的处理丢失数据的方法有两种：
- 使用掩码全局的指明丢失了哪些数据
- 使用哨兵值直接替换丢失的值
上述都两种方法各有弊利，使用掩码需要提供一个格外的布尔值数组，占用更多的空间；使用哨兵则在计算时需要更多的时间。
Pandas中的数据丢失
Pandas中处理数据丢失的方法受制于Numpy，尽管Numpy提供了掩码机制，但是在存储、计算和代码维护来说，并不划算，所以Pandas使用哨兵机制来处理丢失的数据。Pandas使用NaN或者None来代替丢失的值。
None代替丢失值
第一个被Pandas使用的哨兵值是None， 由于None是Python对象，所以它并不适合所有情况，只能用于数组的类型为对象的情况。
import numpy as np
import pandas as pd
vals1 = np.array([1, None, 3, 4])
对象类型也就意味着数组的元素内容为Python对象，所以计算速度会大打折扣。
for dtype in ['object', 'int']:
print("dtype =", dtype)
%timeit np.arange(1E6, dtype=dtype).sum()
print()
结果如下：
dtype = object
10 loops, best of 3: 78.2 ms per loop
dtype = int
100 loops, best of 3: 3.06 ms per loop
使用None会导致一些聚合操作，比如sum()和min()会报错。
NaN 代替丢失值
另外一中哨兵是使用NaN，它时一种特殊的浮点型数据，可以被所有的系统识别。
vals2 = np.array([1, np.nan, 3, 4])
不管什么操作，只要有NaN，结果都为NaN：
1 + np.nan # nan
0 * np.nan # nan
这也就意味着所有的聚合操作都能进行，但结果都是NaN
vals2.sum(), vals2.min(), vals2.max()
# (nan, nan, nan)
Numpy还提供了一些函数用于聚合运算，可以忽略掉丢失的数据：
np.nansum(vals2), np.nanmin(vals2), np.nanmax(vals2)
Pandas中的None和NaN
None和NaN在Pandas有其独特的地位，Pandas同时支持它们，并可以相互转换。
pd.Series([1, np.nan, 2, None])
结果为：
0 1.0
1 NaN
2 2.0
3 NaN
dtype: float64
对于某些不支持哨兵值的数据类型，当遇到NA值时Pandas会自动转型，例如下面的例子，integer会转型为浮点型:
x = pd.Series(range(2), dtype=int)
x[0] = None
针对Null值的操作
由上可知，Pandas将None和NaN视为可交换的，它们都可以用来指示丢失的数据。Pandas提供了一些便利函数用于处理这个数据。
- isnull()：用于创建掩码数组
- notnull()：isnull()的反操作
- dropna()： 返回过滤后的数据
- fillna()： 返回填充后的数据
检测null值
Pandas提供的isnull()和notnull()函数可用于检查null值，它们都会返回一个布尔值数组：
data = pd.Series([1, np.nan, 'hello', None])
data.isnull()
结果如下：
0 False
1 True
2 False
3 True
dtype: bool
前面说过，布尔值掩码可直接用于索引对象：
data[data.notnull()]
删除null值
使用dropna()来删除NA值，使用fillna()填充NA值。
data.dropna()
再看下DataFrame的情况：
df = pd.DataFrame([[1, np.nan, 2],
[2, 3, 5],
[np.nan, 4, 6]])
image.png
从DataFrame中无法删除单个的值，只能删除整行或者整列数据。
df.dropna()
如果axis为1，则删除出现NA的列：
df.dropna(axis='columns')
但是这种处理方式还是过于粗暴，有没有更为精细的控制呢？Pandas提供了更为精细的控制，通过参数how和thresh来控制。
how的默认值为any， 也就是说任意行或者列只要出现NA值就删除，如果修改为all，则只有所有值都为NA的时候才会删除。
df[3] = np.nan
df.dropna(axis='columns', how='all')
image.png
如果需要进一步的控制，可以通过
thresh来指定最少保留多少个非NA值。
df.dropna(axis='rows', thresh=3)
填充null值
有些时候，并不想抛弃NA值，而想填充成其他的值，Pandas提供了fillna()方法：
data = pd.Series([1, np.nan, 2, None, 3], index=list('abcde'))
输出为
a 1.0
b NaN
c 2.0
d NaN
e 3.0
dtype: float64
将上面的NA填充为0:
data.fillna(0)
也可以使用前一个值来填充：
# forward-fill
data.fillna(method='ffill')
结果为
a 1.0
b 1.0
c 2.0
d 2.0
e 3.0
dtype: float64
还可以使用后一个值来填充：
# back-fill
data.fillna(method='bfill')
结果为：
a 1.0
b 2.0
c 2.0
d 3.0
e 3.0
dtype: float64
对于DataFrame，可以指定填充的轴:
df.fillna(method='ffill', axis=1)
结果为：
image.png
