• 数据准备
  有一组数据信息如下，其中主要将TotalCharges、MonthlyCharges两列进行类型转换，虽然通过函数info查看到类型已经是float64 和int64了，但是其中存在缺失值，我们的目的是找出缺失值 并填补进行类型转换

tcc.info()

传统方法astype

def find_index(data_col, val):
    """
    查询某值在某列中第一次出现位置的索引，没有则返回-1
    
    :param data_col: 查询的列
    :param val: 具体取值
    """
    val_list = [val]
    if data_col.isin(val_list).sum() == 0:
        index = -1
    else:
        index = data_col.isin(val_list).idxmax()# idxmax 方法将返回第一个匹配值的索引
    return index

# 查看空格第一次出现在哪一列的哪个位置：
for col in numeric_cols:
    print(find_index(tcc[col], ' '))

-1
488

# -1  代表月费用是没有问题的     488  代表总费用是有问题  且是空值
tcc["TotalCharges"][480:490]

# 确认是空值
tcc["TotalCharges"].iloc[488]

’ ’ 【有个空格的哦】

使用value_counts统计

tcc["TotalCharges"].value_counts()

通过apply替换并使用astype转换

tcc['TotalCharges']=tcc['TotalCharges'].apply(lambda x: x if x != ' ' else np.nan).astype(float)
tcc['MonthlyCharges']=tcc['MonthlyCharges'].astype(float)

根据上述方法，将空字符串替换为NaN，这就方便使用isnull函数进行后续处理

def missing (df):
    """
    计算每一列的缺失值及占比
    """
    missing_number = df.isnull().sum().sort_values(ascending=False)              # 每一列的缺失值求和后降序排序                  
    missing_percent = (df.isnull().sum()/df.isnull().count()).sort_values(ascending=False)          # 每一列缺失值占比
    missing_values = pd.concat([missing_number, missing_percent], axis=1, keys=['Missing_Number', 'Missing_Percent'])      # 合并为一个DataFrame
    return missing_values
 
missing(tcc[numeric_cols])

tcc["TotalCharges"].isnull().sum()

11

# 输出缺失值位置对应的索引
tcc.index[tcc["TotalCharges"].isnull()].tolist()

[488, 753, 936, 1082, 1340, 3331, 3826, 4380, 5218, 6670, 6754]

pd.to_numericx对连续变量进行转化⭐

pd.to_numeric 是 pandas 库中的一个函数，用于将参数转换为数字类型。这个函数的默认返回类型是 float64 或 int64，具体取决于提供的数据。以下是 pd.to_numeric 的一些关键用法和参数：

参数：

• arg：要转换的参数，可以是标量、列表、元组、一维数组或 Series。
• errors：{‘ignore’, ‘raise’, ‘coerce’}，默认为 ‘raise’。
  • 如果设置为 ‘raise’，则无效的解析会引发异常。
  • 如果设置为 ‘coerce’，则无效的解析会被设置为 NaN。
  • 如果设置为 ‘ignore’，则无效的解析会返回输入的原始值。注意，‘ignore’ 在版本 2.2 中已被弃用，建议显式捕获异常。
• downcast：默认为 None。
  • 可以是 ‘integer’、‘signed’、‘unsigned’ 或 ‘float’。
  • 如果不为 None，并且数据已成功转换为数值类型，则根据规则将结果数据转换为可能的最小数值类型。
• dtype_backend：{‘numpy_nullable’, ‘pyarrow’}，默认为 ‘numpy_nullable’。
  • ‘numpy_nullable’：返回支持空值的 DataFrame（默认）。
  • ‘pyarrow’：返回基于 pyarrow 的可空 ArrowDtype DataFrame。

返回值：

• 如果解析成功，返回数字。返回类型取决于输入。如果是 Series，则返回 Series；否则返回 ndarray。

示例代码：

# 将 Series 转换为数值类型
s = pd.Series(['1.0', '2', -3])
pd.to_numeric(s)  # 返回 float64 类型

# 使用 downcast 参数将数值类型转换为更小的数值类型
pd.to_numeric(s, downcast='float')  # 返回 float32 类型

# 使用 errors 参数处理非数值数据
s = pd.Series([None, ' ', np.nan,'2', -3])
pd.to_numeric(s, errors='coerce')  # 非数值数据被替换为 NaN

pd.to_numeric 是处理数据转换时非常有用的工具，尤其是在数据清洗和预处理阶段，它可以帮助确保数据类型的一致性。更多详细信息和用法可以参考 pandas 官方文档 。

isnull不会检查空字符串

• 没有空字符

s = pd.Series([None, np.nan, '2', -3])
s

s.isnull().sum()

2

• 空字符串存在

t = pd.Series([None, ' ', '2', -3])
t

t.isnull()

0 True
1 False # 空字符当成有数据处理了
2 False
3 False
dtype: bool

t.isnull().sum()

1