在实际的数据处理中，缺失值是普遍存在的，如何使用 Python 检测和处理缺失值，就是本文要讲的主要内容。
检测缺失值
我们先创建一个带有缺失值的数据框(DataFrame)。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
{'A': [None, 2, None, 4],
'B': [10, None, None, 40],
'C': [100, 200, None, 400],
'D': [None, 2000, 3000, None]})
df
数值类缺失值在 Pandas 中被显示为 NaN (Not A Number)。下面看看如何判断哪些列或者哪些行有缺失值。
1.info()
info() 返回的结果中，我们只需要观察每一列对应的 Non-Null Count 的数量是否等于 RangeIndex(索引范围) 即可。
2.isnull()
isnull() 返回一个与原 DataFrame 大小(列数，行数)相同的数据框，行列对应的数据代表着该位置是否为缺失值。
df.isnull()
使用 sum() 来检测每列中的缺失值的数量。
df.isnull().sum()
通过 .T 将 DataFrame 转置，获取检测每行中缺失值的数量。
df.isnull().T.sum()
缺失值处理
删除缺失值
如果出现缺失值的行/列重要性不大的话，可以直接使用 dropna() 删除带有缺失值的行/列。
df.dropna(axis=0,
how='any',
thresh=None,
subset=None,
inplace=False)
参数含义
- axis：控制行列的参数，0 行，1 列。
- how：any，如果有 NaN，删除该行或列；all，如果所有值都是 NaN，删除该行或列。
- thresh：指定 NaN 的数量，当 NaN 数量达到才删除。
- subset：要考虑的数据范围，如：删除缺失行，就用subset指定参考的列，默认是所有列。
- inplace：是否修改原数据，True直接修改原数据,返回
None，False则返回处理后的数据框。
指定 axis = 1，如果列中有缺失值，则删除该列。
df.dropna(axis=1, how='any')
指定 axis = 0（默认），如果行中有缺失值，则删除该行。
df.dropna(axis=0, how='any')
以 ABC 列为参照，删除这三列都是缺失值的行。
df.dropna(axis=0, subset=['A', 'B', 'C'], how='all')
保留至少有3个非NaN值的行。
df.dropna(axis=0, thresh=3)
填补缺失值
另一种常见的缺失值处理方式就是使用 fillna() 填补缺失值。
df.fillna(value=None,
method=None,
axis=0,
inplace=False,
limit=None)
1. 直接指定填充值
df.fillna(666)
2.用缺失值前/后的值填充
按前一个值填充
当method 值为 ffill 或 pad时，按前一个值进行填充。
当 axis = 0，用缺失值同一列的上一个值填充，如果缺失值在第一行则不填充。
当 axis = 1，用缺失值同一行的上一个值填充，如果缺失值在第一列则不填充。
df.fillna(axis=0, method='pad')
按后一个值填充
当method 值为 backfill 或 bfill时，按后一个值进行填充。
当 axis = 0，用缺失值同一列的下一个值填充，如果缺失值在最后一行则不填充。
当 axis = 1，用缺失值同一行的下一个值填充，如果缺失值在最后一列则不填充。
df.fillna(axis=0, method='bfill')
指定相应的方法来填充
df.fillna(df.mean())
limit限制填充次数
在ABCD列上，每列只填充第一个空值。
df.fillna(value=666, axis=1, limit=1)
