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1.3填充缺失值

当数据量不够或者其他部分信息很重要的时候，就不能删除数据了，这时需要对缺失值进行填充，通过fillna方法可以将缺失值替换为常数值。 例：

import pandas as pdimport numpy as npfrom pandas import Series,DataFramefrom IPython.display import displaydata=DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4))display(data)#对数据进行处理，即创建一些为缺失值的数据data.loc[1,:]=np.nandata[2]=np.nandisplay(data)

使用fillna方法填充

import pandas as pdimport numpy as npfrom pandas import Series,DataFramefrom IPython.display import displaydata=DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4))display(data)#对数据进行处理，即创建一些为缺失值的数据data.loc[1,:]=np.nandata[2]=np.nandisplay(data)data.fillna(0)#全部填充为0

当然在fillna中传入字典结构数据，可以针对不同列填充不同的值，fillna返回的是新对象，不会对原数据进行修改，可通过inplace就地进行修改。 例：

import pandas as pdimport numpy as npfrom pandas import Series,DataFramefrom IPython.display import displaydata=DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4))display(data)#对数据进行处理，即创建一些为缺失值的数据data.loc[1,:]=np.nandata[2]=np.nandisplay(data)data.fillna({
   1:6,3:0})

还可以通过平均值来作为填充数

import pandas as pdimport numpy as npfrom pandas import Series,DataFramefrom IPython.display import displaydata=DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4))display(data)#对数据进行处理，即创建一些为缺失值的数据data.loc[1,:]=np.nandata[2]=np.nandisplay(data)data.fillna(method='ffill')

2.移除重复数据 在爬取的数据中往往会出现重复数据，对于重复数据保留一份即可，其余可以移除，在DataFrame数据中，通过duplicated方法判断各行是否有重复数据。

data=DataFrame({
       '姓名':['小敏','晓明','小强','小红','晓明'],    '年龄':['女','男','男','女','男'],    '地址':['北京','南京','上海','广州','南京']})

import pandas as pdimport numpy as npfrom pandas import Series,DataFramefrom IPython.display import displaydata=DataFrame({
       '姓名':['小敏','晓明','小强','小红','晓明'],    '年龄':['女','男','男','女','男'],    '地址':['北京','南京','上海','广州','南京']})display(data)data.duplicated()

通过drop_duplicates方法，可以删除多余的重复项

import pandas as pdimport numpy as npfrom pandas import Series,DataFramefrom IPython.display import displaydata=DataFrame({
       '姓名':['小敏','晓明','小强','小红','晓明'],    '年龄':['女','男','男','女','男'],    '地址':['北京','南京','上海','广州','南京']})display(data)data.drop_duplicates()

很显然这种情况下当每行的每个字段都相同时才会判断出为重复，这时可以通过指定部分作为判断重复项的依据。

import pandas as pdimport numpy as npfrom pandas import Series,DataFramefrom IPython.display import displaydata=DataFrame({
       '姓名':['小敏','晓明','小强','小红','晓明'],    '年龄':['女','男','男','女','男'],    '地址':['北京','南京','上海','广州','南京']})display(data)data.drop_duplicates('年龄')

从结果可以看出，保留的数据为第一次出现的组合。传入keep=‘last’可以保留最后一个。

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