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迄今所有人生都大写着失败，但并不妨碍我继续向前

Python 数据分析专栏  正在火热更新中 🔥

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前言

大家好！我是向阳花，是一位正在努力成长的数据小白。

本期给大家带来的是，使用 pandas 处理某瓣电影top250数据中的空数据。

知识点对应一个小案例，洗碗这种 学习+案例实践 的学习模式会对你有帮助。

一、处理某瓣电影top250空数据

• 1.环境准备

首先导入必要的模块：

import numpy as np
import pandas as pd

加载数据：（数据获取链接：「movie_top_250.xlsx」）

df = pd.read_excel('../datas/pandas练习/movie_top_250.xlsx')

• 2.观察数据

确定数据行列：

df.shape

从以上让我们知道，数据总共有 262条，11列。

• 3.空值行列查找

接下来我们使用 count() 函数，确定哪些列有空值：

df.count()

从以上我们可以看出，有五列，评分、评价人数、国家/地区、语言、时长(分钟）这些列有空值。

也可以使用 isnull() 进一步验证，找出含有空值的列：

df.isnull().any()

和使用 count() 得到的结果含义是一致的。

• 4.查看含有空值的行

发现了存在空值，我们先不着急使用 dropna() 方法删除含有空值的行，我们先看看含有空值的行具体是哪些。

data = df.isnull().any(axis=1)
data

有空值的行即为True，下面打印含有空值的行（行数过多只显示前5行）：

df.loc[data].head()

这样，含有 NaN 的数据行就被我们找出来了。

下面我们统计，有多少行含有空值的行。

print(df.loc[data].shape)

也就是说，有24行有空值的行，一开始我们有262条数据，那么使用 dropna() 删除行后，应该剩下：262 - 24 = 238 条数据。

• 5.删除含有空值的行

df.dropna(inplace=True)

再次查看数据行列：

df.shape

与预期相符。

二、对于空值，有没有别的处理办法？

答案肯定是有的。

有时候只是缺失了一行中的某一个，我们希望保留这行数据，使用填充的方式补充空值。

• 1.整体填充（单值填充）

使用 # 号填充所有 NaN 。

df.fillna(value='#')

• 2.向上向下填充

向上填充：

df.fillna(method='ffill',axis=0)

向下填充：

df.fillna(method='bfill',axis=0)

• 3.整体均值填充

df.fillna(df.mean())

• 4.上下列均值填充

df.fillna(df.interpolate())

三、上述案例总结

3.1 查看数据信息

• 1.查看数据行列

df.shape

• 2.查看数据信息

df.info()

• 3.查看数据更多详细信息，包含条数，平均数，方差，最小、最大值等

df.describe()

3.2 判断数据是否有空值

• 1.count() 方法与 shape 结果对比

df.count()

• 2.使用 isnull() 方法

df.isnull().any()

• 3.使用 notnull() 方法

df.notnull().all()

3.3 查看含空行、删除含空行

• 1.找出含有空值的行

data = df.isnull().any(axis=1)
df.loc[data].head()

高亮显示 NaN：

df.loc[data].style.highlight_null(null_color='skyblue')

• 2.删除含空行

df.dropna(inplace=True)

结语

🔥 如果文中有些地方不清楚的话，欢迎联系我，我会给大家提供思路及解答。🔥