pandas | DataFrame基础运算以及空值填充

原创
07/16 11:00
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今天是pandas数据处理专题的第四篇文章,我们一起来聊聊DataFrame的基本运算。


上一篇文章当中我们介绍了DataFrame数据结构当中一些常用的索引的使用方法,比如iloc、loc以及逻辑索引等等。今天的文章我们来看看DataFrame的一些基本运算


数据对齐


我们可以计算两个DataFrame的加和,pandas会自动将这两个DataFrame进行数据对齐,如果对不上的数据会被置为Nan(not a number)。


首先我们来创建两个DataFrame:


import numpy as np
import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape((33)), columns=list('abc'), index=['1''2''3'])

df2 = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape((43)), columns=list('abd'), index=['2''3''4''5'])


得到的结果和我们设想的一致,其实只是通过numpy数组创建DataFrame,然后指定index和columns而已,这应该算是很基础的用法了。



然后我们将两个DataFrame相加,会得到:



我们发现pandas将两个DataFrame加起来合并了之后,凡是没有在两个DataFrame都出现的位置就会被置为Nan。这其实是很有道理的,实际上不只是加法,我们可以计算两个DataFrame的加减乘除的四则运算都是可以的。如果是计算两个DataFrame相除的话,那么除了对应不上的数据会被置为Nan之外,除零这个行为也会导致异常值的发生(可能不一定是Nan,而是inf)。


fill_value


如果我们要对两个DataFrame进行运算,那么我们当然不会希望出现空值。这个时候就需要对空值进行填充了,我们直接使用运算符进行运算是没办法传递参数进行填充的,这个时候我们需要使用DataFrame当中为我们提供的算术方法


DataFrame当中常用的运算符有这么几种:



add、sub、div这些我们都很好理解,那么这里的radd、rsub方法又是什么意思呢,为什么前面要加上一个r呢?


看起来费解,但是说白了一文不值,radd是用来翻转参数的。举个例子,比如说我们希望得到DataFrame当中所有元素的倒数,我们可以写成1 / df。由于1本身并不是一个DataFrame,所以我们不能用1来呼叫DataFrame当中的方法,也就不能传递参数,为了解决这种情况,我们可以把1 / df写成df.rdiv(1),这样我们就可以在其中传递参数了。



由于在算除法的过程当中发生了除零,所以我们得到了一个inf,它表示无穷大。


我们可以在add、div这些方法当中传入一个fill_value的参数,这个参数可以在计算之前对于一边出现缺失值的情况进行填充。也就是说对于对于只在一个DataFrame中缺失的位置会被替换成我们指定的值,如果在两个DataFrame都缺失,那么依然还会是Nan



我们对比下结果就能发现了,相加之后的(1, d), (4, c)以及(5, c)的位置都是Nan,因为df1和df2两个DataFrame当中这些位置都是空值,所以没有被填充。


fill_value这个参数在很多api当中都有出现,比如reindex等,用法都是一样的,我们在查阅api文档的时候可以注意一下。


那么对于这种填充了之后还出现的空值我们应该怎么办呢?难道只能手动找到这些位置进行填充吗?当然是不现实的,pandas当中还为我们提供了专门解决空值的api。


空值api


在填充空值之前,我们首先要做的是发现空值。针对这个问题,我们有isna这个api,它会返回一个bool型的DataFrame,DataFrame当中的每一个位置表示了原DataFrame对应的位置是否是空值。



dropna


当然只是发现是否是空值肯定是不够的,我们有时候会希望不要空值的出现,这个时候我们可以选择drop掉空值。针对这种情况,我们可以使用DataFrame当中的dropna方法。



我们发现使用了dropna之后,出现了空值的行都被抛弃了。只保留了没有空值的行,有时候我们希望抛弃是的列而不是行,这个时候我们可以通过传入axis参数进行控制。



这样我们得到的就是不含空值的列,除了可以控制行列之外,我们还可以控制执行drop的严格程度。我们可以通过how这个参数来判断,how支持两种值传入,一种是'all',一种是'any'。all表示只有在某一行或者是某一列全为空值的时候才会抛弃,any与之对应就是只要出现了空值就会抛弃。默认不填的话认为是any,一般情况下我们也用不到这个参数,大概有个印象就可以了。


fillna


pandas除了可以drop含有空值的数据之外,当然也可以用来填充空值,事实上这也是最常用的方法。


我们可以很简单地传入一个具体的值用来填充:



fillna会返回一个新的DataFrame,其中所有的Nan值会被替换成我们指定的值。如果我们不希望它返回一个新的DataFrame,而是直接在原数据进行修改的话,我们可以使用inplace参数,表明这是一个inplace的操作,那么pandas将会在原DataFrame上进行修改。


df3.fillna(3, inplace=True)


除了填充具体的值以外,我们也可以和一些计算结合起来算出来应该填充的值。比如说我们可以计算出某一列的均值、最大值、最小值等各种计算来填充。fillna这个函数不仅可以使用在DataFrame上,也可以使用在Series上,所以我们可以针对DataFrame中的某一列或者是某些列进行填充:



除了可以计算出均值、最大最小值等各种值来进行填充之外,还可以指定使用缺失值的前一行或者是后一行的值来填充。实现这个功能需要用到method这个参数,它有两个接收值,ffill表示用前一行的值来进行填充,bfill表示使用后一行的值填充。



我们可以看到,当我们使用ffill填充的时候,对于第一行的数据来说由于它没有前一行了,所以它的Nan会被保留。同样当我们使用bfill的时候,最后一行也无法填充。


总结


今天的文章当中我们主要介绍了DataFrame的一些基本运算,比如最基础的四则运算。在进行四则运算的时候由于DataFrame之间可能存在行列索引不能对齐的情况,这样计算得到的结果会出现空值,所以我们需要对空值进行处理。我们可以在进行计算的时候通过传入fill_value进行填充,也可以在计算之后对结果进行fillna填充。


在实际的运用当中,我们一般很少会直接对两个DataFrame进行加减运算,但是DataFrame中出现空值是家常便饭的事情。因此对于空值的填充和处理非常重要,可以说是学习中的重点,大家千万注意。


今天的文章到这里就结束了,如果喜欢本文的话,请来一波素质三连,给我一点支持吧(关注、在看、点赞)。



本文分享自微信公众号 - TechFlow(techflow2019)。
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