python数据清洗，如何使用df.fillna()来填充缺失数据？

我们相信：世界是美好的，你是我也是。来玩一下解压小游戏吧！

数据集里面经常有缺失的数据，包括NaN和None。怎么改如何对这些缺失的值进行处理呢？可以删除不合理的数据，也可以选择填充上合理的数据。本文采用的方法就是.fillna()，也就是建立在数据填充的基础上。

苏南大叔：python数据清洗，如何使用df.fillna()来填充缺失数据？ - 填充缺失数据 — python数据清洗，如何使用df.fillna()来填充缺失数据？（图3-1）

大家好，这里是苏南大叔的“程序如此灵动”博客，这里讲述苏南大叔和计算机代码之间的故事。测试环境：python@3.6.8，pandas@1.1.5，numpy@1.24.4。

fillna原型

DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs)

机器学习的时候，原始数据集的处理。就大量涉及缺失值处理的问题，也就是.fillna()的问题。参数很多，不过都用不到，本文就讲述前两个参数value和method。后面的参数，待后续文章补充。

关于不合理的值有很多种，其中缺失值NaN仅仅是其中的一种。并且本文的.fillna()所针对的数据，也就是出现在dataframe里面的NaN和None，并不能处理其它的数据。这是本文写作的基本前提。

填充固定值

value，可以填充固定的值，

import pandas as pd
from numpy import nan as NaN
df = pd.DataFrame([[NaN, None, '', " ", 0, False]])
print(df)
#     0     1 2  3  4      5
# 0 NaN  None       0  False

df2 = df.fillna("ok")
print(df2)
#     0   1 2  3  4      5
# 0  ok  ok       0  False

这里给nan改名的操作，真的很推荐，避免了大小写转化带来的认知上的混淆。

苏南大叔：python数据清洗，如何使用df.fillna()来填充缺失数据？ - 被填充的范围 — python数据清洗，如何使用df.fillna()来填充缺失数据？（图3-2）

填充集合值

也可以填充一个dataframe或者series或者set，但是要求对应的索引要相同，效果类似个数组合并的效果。

import pandas as pd
from numpy import nan as NaN
df = pd.DataFrame([[NaN, None, '', " ", 0, False]])
df3 = df.fillna({0: "oo", 1: "kk", 2: "ookk"})
print(df3)
'''
    0   1 2  3  4      5
0  oo  kk       0  False
'''
import pandas as pd
df4 = df.fillna(pd.DataFrame({0: "aa", 1: "bb", 2: "aabb"},index=[0]))
print(df4)
'''
    0   1 2  3  4      5
0  aa  bb       0  False
'''
df5 = df.fillna(pd.Series({0: "bb", 1: "qq", 2: "bbqq"}))
print(df5)
'''
    0   1 2  3  4      5
0  bb  qq       0  False
'''

填充前一个非空值【可能效果不完美】

ffill/pad，前面一个非缺失值作为value：

import pandas as pd
import numpy as np
from numpy import nan as NaN
df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [NaN, None, 2], [NaN, NaN , None], [7, 8, NaN]])
print(df)
'''
     0    1    2
0  1.0  2.0  3.0
1  NaN  NaN  2.0
2  NaN  NaN  NaN
3  7.0  8.0  NaN
'''
d2 = df.fillna(method='ffill')
d3 = df.fillna(method='pad')
'''
     0    1    2
0  1.0  2.0  3.0
1  1.0  2.0  2.0
2  1.0  2.0  2.0
3  7.0  8.0  2.0
'''
print(d2)
print(d3)

苏南大叔：python数据清洗，如何使用df.fillna()来填充缺失数据？ - 前后的标准 — python数据清洗，如何使用df.fillna()来填充缺失数据？（图3-3）

填充后一个非空值【可能效果不完美】

bfill/backfill，后面一个非缺失值作为value：

import pandas as pd
import numpy as np
from numpy import nan as NaN
df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [NaN, None, 2], [NaN, NaN , None], [7, 8, NaN]])
print(df)
'''
     0    1    2
0  1.0  2.0  3.0
1  NaN  NaN  2.0
2  NaN  NaN  NaN
3  7.0  8.0  NaN
'''
d2 = df.fillna(method='bfill')
d3 = df.fillna(method='backfill')
print(d2)
print(d3)
'''
     0    1    2
0  1.0  2.0  3.0
1  NaN  NaN  2.0
2  NaN  NaN  NaN
3  7.0  8.0  NaN
     0    1    2
0  1.0  2.0  3.0
1  7.0  8.0  2.0
2  7.0  8.0  NaN
3  7.0  8.0  NaN
'''

填充平均值

在实际的操作中，经常为一个列的NA数据，填充对应列的平均数。比如：

import pandas as pd
import numpy as np
from numpy import nan as NaN
df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [NaN, None, 2], [NaN, NaN , None], [7, 8, NaN]])
print(df)

df[0] = df[0].fillna(df[0].mean())
df[1] = df[1].fillna(df[1].mean())
df[2] = df[2].fillna(df[2].mean())
print(df)

输出：

     0    1    2
0  1.0  2.0  3.0
1  NaN  NaN  2.0
2  NaN  NaN  NaN
3  7.0  8.0  NaN

     0    1    2
0  1.0  2.0  3.0
1  4.0  5.0  2.0
2  4.0  5.0  2.5
3  7.0  8.0  2.5

填充中位数

中位数可不是平均数，但是有的时候，两者相等。在下面的代码中，可以仔细体会。

import pandas as pd
import numpy as np
from numpy import nan as NaN
df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [6, 6, 2], [3, NaN, 5], [7, 8, NaN], [NaN, NaN, NaN]])
print(df)

df[0] = df[0].fillna(df[0].median())
df[1] = df[1].fillna(df[1].median())
df[2] = df[2].fillna(df[2].median())
print(df)

输出：

     0    1    2
0  1.0  2.0  3.0
1  6.0  6.0  2.0
2  3.0  NaN  5.0
3  7.0  8.0  NaN
4  NaN  NaN  NaN

     0    1    2
0  1.0  2.0  3.0
1  6.0  6.0  2.0
2  3.0  6.0  5.0
3  7.0  8.0  3.0
4  4.5  6.0  3.0

对于中位数来说，如果存在最中间的那个数，那么中位数就是最中间的那个数。如果不存在，那么就是最中间的那两个数相加除以2。所以，结论是：中位数可能是平均数，也可能不是。可能是真实存在的数，也可能不是。平均数的时候，是最中间的两个数的平均数，而不包括收尾。

谁前谁后

axis默认为0，改成1之后，这个前后的标准就变了。虽然能执行成功，但是，从数据集的角度来说，这个数据集似乎就不对的，用了另外一列(比如：age)的数据填充到本列(比如：name)。是不是更加混乱了呢？

这个大家有不同意见的话，可以留言给我。

关于缺失值NaN的判断，可以参考文章：

关于如何求解平均数或中位数，可以参考文章：

https://newsn.net/say/dataframe-median.html