Python 数据分析入门一文搞懂缺失值处理附 Pandas 实战适合人群Python 初学者 / 数据分析入门 / 数据预处理学习者 / 教学案例分享在做数据分析时很多人第一步就想直接建模、直接出图、直接分析结果。但现实情况往往是数据根本没那么“干净”。你可能会遇到这些问题某些学生没有录入平时成绩某些考勤记录是空的某些字段一整列都有缺失数据表看起来完整实际上很多关键值都没填这类问题有一个统一的名字缺失值Missing Data本文将通过一个非常贴近教学场景的案例——学生成绩与考勤数据分析带你从 0 到 1 学会什么是缺失值为什么缺失值不能忽视缺失值常见处理方式有哪些如何使用Pandas检测、统计、删除和填充缺失值一、案例引入学生数据为什么不能直接分析假设我们拿到一张“学生成绩与考勤表”数据如下importpandasaspdimportnumpyasnp dfpd.DataFrame({姓名:[张三,李四,王五,赵六,钱七],平时成绩:[85,90,np.nan,78,88],期末成绩:[92,np.nan,76,80,91],考勤次数:[20,18,19,np.nan,20],是否补考:[否,否,是,否,np.nan]})print(df)输出结果如下姓名 平时成绩 期末成绩 考勤次数 是否补考0张三85.092.020.0否1李四90.0NaN18.0否2王五 NaN76.019.0是3赵六78.080.0NaN 否4钱七88.091.020.0NaN这时候你会发现王五没有平时成绩李四没有期末成绩赵六没有考勤次数钱七没有“是否补考”信息问题来了这些空值要不要管可以直接删掉吗能不能补上用什么方法补最合理这就是缺失值处理要解决的问题。二、什么是缺失值缺失值就是数据中本来应该有值但实际上没有记录下来的部分。比如成绩没录入信息没填写设备采集失败数据传输丢失因与其他数据不一致而被删除在真实数据中缺失值是非常常见的。现实世界中的原始数据往往是不完整的还可能同时存在噪声和不一致问题 [2]。三、为什么缺失值不能直接忽略很多初学者看到空值第一反应是“先不管后面再说。”但这样做通常会出问题。1影响统计结果比如你计算平均分时如果数据里有缺失值结果可能不准确或者根本算不出来。2影响建模效果很多机器学习算法不能直接处理缺失值遇到空值会报错。3影响业务判断如果某个学生没有期末成绩你直接把他算进整体分析结论可能失真。所以做数据分析之前先处理缺失值几乎是必经步骤。四、缺失值常见处理方法有哪些在实际分析中缺失值并不是只有一种处理方式。常见方法包括 [2]忽略元组人工填写缺失值使用一个全局常量填充缺失值使用属性的中心度量如均值或中位数填充使用与给定元组同一类样本的均值或中位数填充使用最可能的值填充下面我们用更好理解的话解释一下。1删除缺失值所在记录如果某一行数据缺失太多而且这条记录本身价值不大可以直接删除。例如某条学生记录大部分字段都是空的某条记录关键字段缺失无法补全优点简单直接缺点可能丢失信息数据量本来就不大时不建议大量删除2使用固定值填充比如把空值统一填成0“未知”“未填写”适合类别型字段需要明确标记“缺失”状态的场景例如是否补考未知3使用均值或中位数填充这是最常见的一类方法尤其适合数值型数据。例如平时成绩缺失可以用全班平均成绩填补如果数据有异常值优先考虑中位数适合数值型字段整体分布相对稳定的数据4按类别分组后填充比如同一个班级的学生使用本班平均分填补同一个专业的学生使用本专业平均值填补这种方法通常比“全局平均值”更合理因为它考虑了群体差异 [2]。5使用最可能值填充这种方式一般更偏机器学习例如根据其他字段推断最可能的值。对于初学者来说可以先理解为不是随便补而是根据已有信息做“更合理的估计”。五、Pandas 中怎么检测缺失值在Pandas里最常用的缺失值检测方法就是df.isnull()它会返回一个布尔表True表示缺失False表示不缺失示例代码print(df.isnull())如果你只想统计每一列缺了多少个值可以这样写print(df.isnull().sum())输出结果会更直观例如姓名0平时成绩1期末成绩1考勤次数1是否补考1dtype:int64这一步非常重要因为你要先知道缺失值在哪些列缺了多少严不严重六、快速查看数据整体情况info()很常用除了isnull()还有一个非常高频的方法df.info()它可以帮助你快速看到总行数各列非空数量数据类型这在做数据预处理时特别实用因为它能让你快速判断哪些列缺失严重哪些列是数值型哪些列是类别型示例代码print(df.info())七、如何删除缺失值如果某些记录缺失严重或者你判断这条记录没有保留价值可以使用df.dropna()示例1删除包含缺失值的整行df_dropdf.dropna()print(df_drop)这种写法会把只要有空值的行全部删除。示例2只删除某些关键字段为空的记录比如我们认为“期末成绩”非常关键缺了就没法分析df_drop_scoredf.dropna(subset[期末成绩])print(df_drop_score)这种方式比“全删”更灵活也更符合实际业务。八、如何填充缺失值如果不适合删除就可以考虑填充。Pandas中最常用的方法是df.fillna()1用固定值填充比如把“是否补考”的空值补成“未知”df[是否补考]df[是否补考].fillna(未知)2用均值填充比如“平时成绩”缺了可以用这一列均值补df[平时成绩]df[平时成绩].fillna(df[平时成绩].mean())3用中位数填充如果担心极端值影响就可以用中位数df[期末成绩]df[期末成绩].fillna(df[期末成绩].median())4用众数填充类别型字段常常使用众数填充df[是否补考]df[是否补考].fillna(df[是否补考].mode()[0])九、完整代码缺失值检测 删除 填充下面给出一份完整代码复制即可运行。importpandasaspdimportnumpyasnp# 1. 构造数据dfpd.DataFrame({姓名:[张三,李四,王五,赵六,钱七],平时成绩:[85,90,np.nan,78,88],期末成绩:[92,np.nan,76,80,91],考勤次数:[20,18,19,np.nan,20],是否补考:[否,否,是,否,np.nan]})print( 原始数据 )print(df)# 2. 检测缺失值print(\n 缺失值布尔表 )print(df.isnull())print(\n 各列缺失值统计 )print(df.isnull().sum())print(\n 数据整体信息 )print(df.info())# 3. 删除缺失值示例print(\n 删除所有含缺失值的记录 )print(df.dropna())# 4. 填充缺失值df_filleddf.copy()# 数值型均值 / 中位数填充df_filled[平时成绩]df_filled[平时成绩].fillna(df_filled[平时成绩].mean())df_filled[期末成绩]df_filled[期末成绩].fillna(df_filled[期末成绩].median())df_filled[考勤次数]df_filled[考勤次数].fillna(df_filled[考勤次数].mean())# 类别型固定值填充df_filled[是否补考]df_filled[是否补考].fillna(未知)print(\n 填充后的数据 )print(df_filled)十、实际处理时怎么选方法这个问题非常关键。因为缺失值处理不是机械操作不是所有空值都“直接删掉”或者“统一填 0”。一个简单判断思路情况1缺失比例很少且记录不重要可以考虑删除。情况2数值型字段缺失优先考虑均值中位数情况3类别型字段缺失优先考虑众数“未知”“未填写”情况4数据和业务关系明显优先考虑按类别分组填充而不是全局统一填充。比如按班级按专业按课程类型十一、最容易踩的坑坑1一看到空值就全部删除这很常见但不一定合理。如果数据量本来就不大删除太多会导致样本严重减少。坑2所有缺失值都用 0 填这通常不推荐。因为 0 不一定代表“没有”有时它会引入新的误差。坑3数值型和类别型字段用同一种方式处理这是不对的。数值型更适合均值 / 中位数类别型更适合众数 / 固定标签坑4只会处理不会解释数据预处理不仅是“把代码跑通”还要能解释为什么这样填为什么这条删掉这种处理会不会影响结果这才是真正的数据分析思维。十二、这部分知识在后续学习中有什么用缺失值处理是数据预处理最基础的一步。现实数据通常并不完整还可能同时存在噪声、不一致等问题 [2]。它在后续这些任务里都会用到数据清洗数据集成特征工程建模前处理数据可视化机器学习训练也就是说如果不会处理缺失值后面的数据分析基本走不下去。十三、给初学者的一个记忆口诀这部分你可以先记住这 4 句话先检查再处理不要一上来就删数据。数值型缺失常用均值或中位数填充。类别型缺失常用众数或“未知”填充。缺失值处理要结合业务场景不是机械套模板。十四、课后练习适合课堂 / 自学练习 1基础题已知一张学生数据表dfpd.DataFrame({姓名:[A,B,C,D],成绩:[80,None,90,85],考勤:[20,18,None,19]})请完成检测缺失值统计每列缺失值数量用均值填充“成绩”用均值填充“考勤”练习 2提高题已知数据dfpd.DataFrame({姓名:[A,B,C,D],成绩:[80,None,90,85],是否补考:[否,None,是,否]})请思考“成绩”适合用什么方法填“是否补考”适合用什么方法填能否把两个字段都统一填成 0为什么练习 3迁移题请把“学生成绩与考勤数据”换成你熟悉的业务场景例如某店铺订单数据某班学生上机记录某宿舍用电数据要求用isnull()检查缺失值用info()查看数据概况选择合适的方法处理缺失值说明你的处理理由十五、总结这篇文章主要解决了一个非常实际的问题数据里有空值时到底该怎么办我们通过“学生成绩与考勤数据”这个案例学习了什么是缺失值为什么缺失值不能忽略常见缺失值处理方法如何使用Pandas检测、统计、删除和填充缺失值其中最核心的思想是先发现问题再选择方法最后结合业务解释处理结果对于数据分析初学者来说这是最基础、也是最实用的一步。十六、写在最后如果这篇文章对你有帮助欢迎点赞、收藏、评论支持一下。如果你也在学习 Python 数据分析建议把isnull()、sum()、info()、dropna()、fillna()这几个方法先练熟它们在数据预处理中真的非常常用。你在学习缺失值处理时最容易纠结的是“该删还是该填”吗欢迎在评论区交流。