6.python高频函数-处理缺失值isnull()、fillna()、dropna()

news2024/11/24 6:38:33

前言

如何判断pandas.DataFrame、Series是否包含缺失值NaN以及如何处理缺失值NaN。

Part.1

isnull() 函数

使用 isnull()、isna() 确定每个元素的缺失值如果值为 NaN，则值为 True，如果不是，则值为 False。

读取数据集

panel_data = pd.read_csv("panel.bed", sep="\t")
panel_data:  Chrom      Start          End  Gene  Exon0  chr1  115252169  115252369.0  NRAS   NaN1  chr1  115256380  115256619.0  NRAS   NaN2  chr1   11168333          NaN  MTOR   NaN
print(panel_data.isnull())   Chrom  Start    End   Gene  Exon0  False  False  False  False  True1  False  False  False  False  True2  False  False   True  False  True

Part.2

all() 函数

配合isnull() 函数，判断每一行/列的所有元素是否缺失值。

默认情况下为列，参数为 axis=1 的行。
print(panel_data.isnull().all())Chrom    FalseStart    FalseEnd      FalseGene     FalseExon      Truedtype: bool
print(panel_data.isnull().all(axis=1))0    False1    False2    Falsedtype: bool

Part.3

any() 函数

配合isnull() 函数，判断每一行/列是否至少包含一个缺失值

print(panel_data.isnull().any())Chrom    FalseStart    FalseEnd       TrueGene     FalseExon      Truedtype: bool

如何处理缺失值

Part.4

fillna() 函数

fillna() 函数用来填补数据中的空缺值。

fillna(value# 固定值填充,method# ‘ffill’ 用前一个非空缺值填充；‘bfill’ 用后一个非空缺值填充axis# ‘index’：按行填充；'columns’按列填充,默认为0inplace #　是否用新生成的列表替换原列表）

4.1 填补特定值

print(panel_data.fillna("NA"))  Chrom      Start          End  Gene Exon0  chr1  115252169  115252369.0  NRAS   NA1  chr1  115256380  115256619.0  NRAS   NA2  chr1   11168333           NA  MTOR   NA

4.2 按列填写不同特定值

print(panel_data.fillna({'END':"NA", 'Exon': 'exonNA'}))  Chrom      Start          End  Gene    Exon0  chr1  115252169  115252369.0  NRAS  exonNA1  chr1  115256380  115256619.0  NRAS  exonNA2  chr1   11168333          NaN  MTOR  exonNA

Part.5

dropna() 函数

dropna() 函数删除所有包含NaN的行或列

dropna(    axis=0,# 默认axis=0。0为按行删除,1为按列删除    how=’any’,# 默认 ‘any’。‘any’指带缺失值的所有行/列;'all’指清除一整行/列都是缺失值的行/列    thresh=None,# int,保留含有int个非nan值的行    subset=None,# 删除特定列中包含缺失值的行或列    inplace=False# 默认False，True表示直接在原数据上更改   )

5.1 删除所有包含NaN的行，相当于参数全部默认

panel_data=panel_data.dropna()panel_data=panel_data.dropna(axis=0,how='any',thresh=None,subset=None,inplace=False)
Empty DataFrameColumns: [Chrom, Start, End, Gene, Exon]Index: []

5.2 删除一整列都是NaN的列

panel_data=panel_data.dropna(axis=1,how='all')
  Chrom      Start          End  Gene0  chr1  115252169  115252369.0  NRAS1  chr1  115256380  115256619.0  NRAS2  chr1   11168333          NaN  MTOR

5.3 删除列'End'中包含nan的行，字符串要加引号

panel_data=panel_data.dropna(subset=['End'])
  Chrom      Start          End  Gene  Exon0  chr1  115252169  115252369.0  NRAS   NaN1  chr1  115256380  115256619.0  NRAS   NaN

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