Python語(yǔ)言處理各類(lèi)空值的方法研究

蔡黎亞 李淑萍

摘要：在各類(lèi)編程語(yǔ)言中的空值表述都有所不同。對(duì)于數(shù)據(jù)分析而言，篩選出當(dāng)前表內(nèi)的空值并對(duì)其進(jìn)行有效填充或進(jìn)行其他操作，是數(shù)據(jù)清洗過(guò)程中的重要一環(huán)。該文對(duì)各類(lèi)編程語(yǔ)言中可能出現(xiàn)的空值表述方法進(jìn)行了梳理匯總，然后通過(guò)Python中的pandas擴(kuò)展庫(kù)相關(guān)函數(shù)操作闡述了Python語(yǔ)言處理這些不同語(yǔ)境中空值的常用方法。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)處理；Python；Pandas；空值；None；NaN；NaT；Null；NA

中圖分類(lèi)號(hào)：TP311? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2023）34-0038-03

開(kāi)放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）

0 引言

在數(shù)據(jù)處理過(guò)程中會(huì)遇到形態(tài)各異的空值運(yùn)算，比如Java中的Null，NumPy擴(kuò)展庫(kù)中的NaN或者pandas擴(kuò)展庫(kù)中的NA或者Python原生語(yǔ)言中的None類(lèi)型等，都是各類(lèi)編程語(yǔ)言對(duì)空值的描述。它們無(wú)論在表述方式和運(yùn)算方法上都有所不同。要在數(shù)據(jù)清洗處理階段準(zhǔn)確找出不同來(lái)源表格中的空值項(xiàng)，就需要掌握這些語(yǔ)言對(duì)空值項(xiàng)的表述方法。Python作為數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的重要開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，在數(shù)據(jù)處理擴(kuò)展庫(kù)Pandas中有很多便捷的函數(shù)方法來(lái)處理各類(lèi)的空值運(yùn)算。

1 各類(lèi)編程語(yǔ)言中的空值表述

在Python語(yǔ)言中的空值（也稱之為缺失值）是用None表示，其數(shù)據(jù)類(lèi)型就是NoneType。None不支持任何運(yùn)算——和其他數(shù)據(jù)類(lèi)型的運(yùn)算只返回False，但可以把None賦值給任何變量以表示為空[1]，而兩個(gè)None進(jìn)行比較時(shí)是相等關(guān)系。

在Python的NumPy擴(kuò)展庫(kù)中，空值是用NaN（也可以寫(xiě)作nan） 表示，它的數(shù)據(jù)類(lèi)型是浮點(diǎn)型float。nan在NumPy庫(kù)中的含義是not a number[2]。任何與nan的運(yùn)算結(jié)果都是nan，無(wú)窮大減無(wú)窮大會(huì)產(chǎn)生nan，而無(wú)窮大乘以零或無(wú)窮小除以無(wú)窮大等運(yùn)算都會(huì)導(dǎo)致產(chǎn)生nan。兩個(gè)nan比較并不相等，這些nan的運(yùn)算特點(diǎn)與Python中的None是有所不同的。

而Pandas的運(yùn)算是基于NumPy庫(kù)構(gòu)建的，因此通過(guò)NumPy庫(kù)運(yùn)算的數(shù)值類(lèi)空值往往用NaN表示（數(shù)值類(lèi)型的空值）[3]，也可能存在None（如表示字符串類(lèi)型的空值）或者NaT（表示時(shí)間類(lèi)型的空值）等。當(dāng)None被運(yùn)算時(shí)可能會(huì)觸發(fā)NumPy的運(yùn)算機(jī)制而轉(zhuǎn)換為NaN。

另外，在其他類(lèi)編程語(yǔ)言中，如Java、PHP、C++等語(yǔ)言的空值往往是用Null表示。Null在Python語(yǔ)言中是一個(gè)普通的字符串，但Python中存在一個(gè)與Null相關(guān)的比較函數(shù)isnull（）可判斷各類(lèi)其他語(yǔ)言運(yùn)算后所存在的空值Null。

而如果存在類(lèi)似a=’ ’這樣的賦值方式，則并不會(huì)被系統(tǒng)認(rèn)定為空，而會(huì)被認(rèn)為是非空的字符串。這些不同語(yǔ)言及擴(kuò)展庫(kù)對(duì)空值的不同描述會(huì)在用戶進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗或整理時(shí)，帶來(lái)不小的困擾[4]。

在Python的Pandas擴(kuò)展庫(kù)中推出了一個(gè)頂層的缺失值容器pd.NA來(lái)承載和處理Pandas庫(kù)內(nèi)出現(xiàn)的各類(lèi)空值，它嘗試把諸多類(lèi)型的空值統(tǒng)一在pd.NA這個(gè)頂層的容器內(nèi)，并為此創(chuàng)建了一個(gè)數(shù)據(jù)類(lèi)型NAType[5]。因此，很多教程中也會(huì)把NA作為Pandas庫(kù)對(duì)空值類(lèi)型的一種專屬描述。

Pandas庫(kù)中具有后綴名為na的各種函數(shù)，如df.fillna（）， df.dropna（），df.isna（）等，它們都可直接操作和處理不同類(lèi)型的空值。

隨著Pandas庫(kù)的版本更新，相關(guān)na函數(shù)的功能也越來(lái)越完善，但依然與np.NaN等處理方法還存在一些差異。比如pd.NA是整數(shù)，np.NaN是浮點(diǎn)數(shù)。而pd.NA常用于整數(shù)、布爾型或字符串類(lèi)型。在與1和0比較時(shí)，pd.NA的輸出是NA類(lèi)型，而np.nan與1和0比較的結(jié)果是False。這些處理上的細(xì)微差異稍不留意就可能影響最終數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性。

2 過(guò)濾空值

分析數(shù)據(jù)時(shí)會(huì)遇到許多數(shù)據(jù)不完整的情況，為了讓分析結(jié)果更接近真實(shí)，往往需要在空值處填充既定數(shù)據(jù)（如均值、中位數(shù)等），或者干脆丟棄這些少量而不完整數(shù)據(jù)。這時(shí)Pandas庫(kù)中的dropna（）或者fillna（）就可以方便地完成既定的任務(wù)。

通過(guò)函數(shù)dropna（）可刪除數(shù)組對(duì)象DataFrame中存在的一個(gè)或多個(gè)空值列或行數(shù)據(jù)，因此常用于數(shù)據(jù)清洗中的過(guò)濾缺失值任務(wù)。

使用df.dropna（）方法可以通過(guò)軸axis來(lái)指明刪除的是行還是列，其主要語(yǔ)法格式如下所示：

df.dropna（axis=0， how='any'， thresh=None， subset=None， inplace=False） [3]

ü axis：可選參數(shù)，是指刪除空值所在的行或列，默認(rèn)為0（行）。

ü how：可選參數(shù)，是指刪除的條件，默認(rèn)為any（含有空值的任意行或列），還可選擇all （全是空值的行或列）。

ü thresh：可選參數(shù)，是指刪除空值后保留的行或列數(shù)，默認(rèn)為空（全部都保留）。

ü subset：可選參數(shù)，是指定義在哪些列集合中查找空值，默認(rèn)為空（全部列都檢索）。

ü inplace：可選參數(shù)，是指是否就地修改原數(shù)據(jù)對(duì)象，默認(rèn)為False。

在該語(yǔ)法中，不存在必選參數(shù)，單獨(dú)使用df.dropna（）即可刪除所有存在空值的行數(shù)據(jù)。下例所示為通過(guò)df.dropna（）刪除數(shù)據(jù)對(duì)象中各類(lèi)空值的程序?qū)嵗?/p>

在下例中，使用四個(gè)Series創(chuàng)建了一個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象df。其中salary列由NaN、None、<NA>這三種空值類(lèi)型組成，而other列則是由pd.Series（['']）所創(chuàng)建。它有一個(gè)看上去并不存在任何值卻并非空值的一個(gè)空字符串作為列首的數(shù)據(jù)。

import pandas as pd

import numpy as np

d1 = pd.Series（[101， 102， 103， 104]）

d2 = pd.Series（['Alex'， 'Peter'， 'Lisa']）

d3 = pd.Series（[np.NaN， None， pd.NA， None]）

d4 = pd.Series（['']）

df = pd.DataFrame（{'id'： d1， 'name'： d2， 'salary'： d3， 'other'： d4}）

print（'原數(shù)組->＼n'， df）

原數(shù)組->

id? ? name salary other

0? 101? ? Alex? ? NaN

1? 102? Peter? ? None? ? NaN

2? 103? ? Lisa? ? <NA>? ? NaN

3? 104? ? NaN? ? None? ? NaN

使用df.dropna（）） 語(yǔ)句即可刪除所有存在空值的行數(shù)據(jù)，但介于df的每行都有空值，因此返回為空對(duì)象。

print（'dropna（）->＼n'， df.dropna（））

dropna（）->

Empty DataFrame

Columns： [id， name， salary， other]

Index： []

在df.dropna（subset=['name'， 'other']）） 語(yǔ)句中使用了參數(shù)subset來(lái)指定需檢索的列名稱name與other。檢索的結(jié)果是除了第一行外，在這兩列內(nèi)的其他行數(shù)據(jù)都存在空值（被刪除）。這里需要注意的是，pd.Series（['']）所創(chuàng)建的空字符串并不被認(rèn)為是空值。

print（'dropna（subset=[]）->＼n'， df.dropna（subset=['name'， 'other']））

dropna（subset=[]）->

id? name salary other

0? 101? Alex? ? NaN

在df.dropna（axis=1）） 語(yǔ)句中使用了軸參數(shù)axis=1指明刪除所有存在空值的列，因此只輸出了id列內(nèi)容。

print（'dropna（axis=1）->＼n'， df.dropna（axis=1））

dropna（axis=1）->

id

0? 101

1? 102

2? 103

3? 104

在df.dropna（axis=1， how='all'） 語(yǔ)句中，除了通過(guò)軸參數(shù)axis=1來(lái)確定刪除軸的方向?yàn)榭v向之外，還使用了參數(shù)how=all來(lái)指明刪除全部是空值的列。由于只有salary列數(shù)據(jù)全部都是空值，因此輸出的結(jié)果為不包含salary列的其他列內(nèi)容。

print（"drop.na（axis=1，how='all'）->＼n"， df.dropna（axis=1， how='all'））

drop.na（axis=1，how='all'）->

id? ? name other

0? 101? ? Alex

1? 102? Peter? ? NaN

2? 103? ? Lisa? ? NaN

3? 104? ? NaN? ? NaN

3 填充空值

外部獲取到的數(shù)據(jù)經(jīng)常會(huì)存在數(shù)據(jù)缺失的情況，如何填充缺失值，填充哪些類(lèi)的缺失值是數(shù)據(jù)清洗過(guò)程中常見(jiàn)的而又重要的一類(lèi)操作[6]。Pandas庫(kù)中的fillna（）就可以完成此類(lèi)任務(wù)。

填充操作的函數(shù)使用方法會(huì)比刪除操作復(fù)雜一些，它擁有更多的參數(shù)。

df.fillna（value=None， method=None， axis=None， inplace=False， limit=None， downcast=None） [3]

ü value：可選參數(shù)，是指填充值，可以是標(biāo)量、字典、Series或DataFrame。默認(rèn)為空。

ü method：可選參數(shù)，是指填充方法，可以是向后（backfill、bfill） 或向前填充（ffill、pad） ，默認(rèn)為空（不指定）。

ü axis：可選參數(shù)，是指行方向還是列方向填充，默認(rèn)為空。

ü inplace：可選參數(shù)，是指是否就地修改原數(shù)據(jù)對(duì)象。

ü limit：可選參數(shù)，是指填充的數(shù)量限制，默認(rèn)為空（不限定填充數(shù)量，全部填充）。

ü downcast：可選參數(shù)，是指填充方向是向下廣播，默認(rèn)為空（不指定填充方向）。

參數(shù)說(shuō)明：

這些參數(shù)雖然全是可選參數(shù)，但至少需要在參數(shù)value與method中選擇一個(gè)參數(shù)使用。

在下例中依然創(chuàng)建了一個(gè)含有各類(lèi)空值的待填充對(duì)象df。

import pandas as pd

import numpy as np

d1 = pd.Series（[101， 102， 103， 104]）

d2 = pd.Series（['Alex'， 'Peter'， 'Lisa']）

d3 = pd.Series（[np.NaN， 6000， pd.NA， None]）

d4 = pd.Series（[None， 5， None， 9]）

df = pd.DataFrame（{'id'： d1， 'name'： d2， 'salary'： d3， 'other'： d4}）

print（'原數(shù)據(jù)對(duì)象->＼n'， df）

原數(shù)據(jù)對(duì)象->

id? ? name salary other

0? 101? ? Alex? ? NaN? ? NaN

1? 102? Peter? ? 6000? ? 5.0

2? 103? ? Lisa? ? <NA>? ? NaN

3? 104? ? NaN? ? None? ? 9.0

數(shù)據(jù)對(duì)象df中存在有缺失值的現(xiàn)象，使用df.fillna（'missing'）語(yǔ)句可以對(duì)所有的缺失值使用字符串missing填充。

print（'標(biāo)量填充->＼n'， df.fillna（'missing'））

標(biāo)量填充->

id name salary other

0 101 Alex missing missing

1 102 Peter 6000 5.0

2 103 Lisa missing missing

3 104 missing missing 9.0

在下面語(yǔ)句中使用df.fillna（df.mean（））方法，可利用計(jì)算后的均值來(lái)填充。

print（'均值填充->＼n'， df.fillna（df.mean（）））

均值填充->

id name salary other

0 101 Alex 6000.0 7.0

1 102 Peter 6000.0 5.0

2 103 Lisa 6000.0 7.0

3 104 NaN 6000.0 9.0

在下面語(yǔ)句中使用了參數(shù)method='ffill'和limit=1，它們是指根據(jù)df.ffill（）方法向后填充且限定一次。

print（'向后填充限一次->＼n'， df.fillna（method='ffill'， limit=1））

向后填充限一次->

id name salary other

0 101 Alex NaN NaN

1 102 Peter 6000.0 5.0

2 103 Lisa 6000.0 5.0

3 104 Lisa NaN 9.0

在下面語(yǔ)句中，使用了df.bfill（）方法利用后值向前進(jìn)行填充。bfill、ffill這些不僅可以作為method參數(shù)的關(guān)鍵字使用，也是一種可直接使用的填充方法。

print（'向前（后值）填充->＼n'， df.fillna（method='bfill'））

向前（后值）填充->

id name salary other

0 101 Alex 6000.0 5.0

1 102 Peter 6000.0 5.0

2 103 Lisa NaN 9.0

3 104 NaN NaN 9.0

使用下面語(yǔ)句可以在指定列“salary”中使用該列的均值來(lái)填充空值。

df['salary'] = df.salary.fillna（df.salary.mean（））

print（'指定salary列填充均值->＼n'， df）

指定salary列填充均值->

id name salary other

0 101 Alex 6000.0 NaN

1 102 Peter 6000.0 5.0

2 103 Lisa 6000.0 NaN

3 104 NaN 6000.0 9.0

下面語(yǔ)句中使用了df.ffill（）函數(shù)在df['salary']列內(nèi)利用前值向后進(jìn)行填充。 （下轉(zhuǎn)第58頁(yè)）

（上接第40頁(yè)）

df['salary'] = df['salary'].ffill（）? # 使用ffill（）填充，類(lèi)似method指定

print（'指定salary列向后填充->＼n'， df）

指定salary列向后填充->

id name salary other

0 101 Alex NaN NaN

1 102 Peter 6000.0 5.0

2 103 Lisa 6000.0 NaN

3 104 NaN 6000.0 9.0

參數(shù)method是指填充的方法，關(guān)鍵字backfill、bfill是指向后填充，ffill、pad是指向前填充。這些關(guān)鍵字也可以作為df的函數(shù)使用[7]，如df.bfill（）就是對(duì)既定的數(shù)據(jù)對(duì)象進(jìn)行向后填充。

4 結(jié)束語(yǔ)

Pandas庫(kù)主要用于對(duì)二維表格式的數(shù)據(jù)清洗與整理過(guò)程。在Python進(jìn)行數(shù)據(jù)處理過(guò)程中，首先可通過(guò)判斷函數(shù)篩選出數(shù)據(jù)中的空值項(xiàng)，以此確定空值項(xiàng)所在的位置和表述形態(tài)。再依據(jù)任務(wù)需求對(duì)空值項(xiàng)進(jìn)行填充或刪除過(guò)濾，有時(shí)可能還需要去除重復(fù)的數(shù)據(jù)項(xiàng)等。Python的pandas擴(kuò)展庫(kù)中包含了諸多的空值處理方法，主要應(yīng)用于對(duì)二維表格式數(shù)據(jù)的清洗與整理過(guò)程。但在數(shù)據(jù)清洗過(guò)程中需要注意的是，經(jīng)過(guò)不同操作處理或轉(zhuǎn)換后的空值可能形態(tài)各異。而在進(jìn)行邏輯運(yùn)算時(shí)，其比較的結(jié)果也會(huì)因該空值類(lèi)型的運(yùn)算特性而有所不同。

參考文獻(xiàn)：

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[2] NumPy Developers. NumPy英文官網(wǎng)[EB/OL].[2022-10-20].https：//numpy.org/doc/stable/user/index.html.

[3] Zhi Bing. pandas中文網(wǎng)[EB/OL].[2022-10-20].https：//www.pypandas.cn/.

[4] 蔡黎亞，李淑萍，田英杰.基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的農(nóng)業(yè)智能信息處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].農(nóng)機(jī)化研究，2023，45（2）：207-210.

[5] Python Software Foundation. Python 官網(wǎng)文檔 [EB/OL]. https：//docs.python.org， 2023-02

[6] CAI L Y，YAO S C.Application of big data technology in blockchain computing[C]//ICAIIS 2021：2021 2nd International Conference on Artificial Intelligence and Information Systems.ACM，2021：1-3.

[7] 李慶輝.深入淺出Pandas：利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)處理與分析[M].北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2021.

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