前言

在数据处理的过程中，我们应该都有这样的体会，本质上数据处理与分析是相互协作，彼此成就的过程。比如，我们会用数据分析统计数据集中的缺失值、异常值，更直观的也会进阶到数据可视化的部分（到达该部分一般是成了文章类或汇报类的一部分），然后以统计结果为基础再对数据进行处理。这个过程往往不是一次性过程，是循环往复的。然后数据处理的结果是有质量的，对后期的数据挖掘、机器学习、深度学习以及其他更多的应用，提供了坚实的基础。接下来，我们就一起来梳理和总结一下，数据处理过程中，经常遇到的缺失值处理方法。

小编在本文中主要通过python技术来讲解不同数据需求背景下的数据缺失值处理方法。特别提示一下，我们在学习的过程中，需要有这样的思维，我们是为了处理数据而使用python，不是为了使用python而进行数据处理。我们需要从本质上掌握缺失值处理方法，然后才是python技术在这些场景上有什么样的函数或方法可以更便捷、更简单的解决问题。

缺失值的处理方法，通常分为两种，一是直接将其进行滤除；二是使用固定值或衍生值去填充缺失值，下面进行逐一介绍。

回顾滤除缺失值方法

滤除缺失值数据有两种场景，一种是对Series结构的数据进行滤除，另外则是对DataFrame数据进行滤除。

1.Series结构数据缺失值滤除

关于python技术滤除缺失值的方法，小编在过往的分享中已经进行了介绍。在本文中，我们一起来简单回顾，大家可以加深一下印象。

首先，从numpy中导入缺失值方法，具体代码如下：

#书写方式如下

from numpy import nan as NA

其次，dropna使用方法，具体写法如下：

data.dropna()

另外一种同样能够达到此目的的方式是通过布尔型索引，具体写法如下：

Data[data.notnull()]

2.DataFrame结构数据缺失值滤除

接下来，我们具体来回顾一下，dropna方法是如何DataFrame结构数据的行、列和时间序列数据进行滤除的，不同场景下使用的方法如下所示：

（1）dropna默认丢弃任何含有缺失值的行

书写方式：data.dropna()

（2）传入how=’all’将只丢弃全为NA的那些行

书写方式：data.dropna(how=’all’)

（3）传入axis=1丢弃列

书写方式：data.dropna(how=’all’,axis=1)

（4）thresh参数过滤时间序列数据

书写方式：df.dropna(thresh=3)

上述的不同场景下滤除缺失值的方法，相对比较完整，大家可以在亲自进行尝试和体会。

如何使用固定值或衍生值填充缺失值？

在回顾了缺失值滤除方法后，我们重点来介绍如何使用固定值或衍生值填充缺失值。

在有少量缺失值，但相对完整的数据中，直接滤除缺失值是一种相对粗暴的解决方法。而实际的数据处理过程中，我们经常进行的是使用固定值或衍生值填充缺失值，然后再进行下一步的其他动作。我们使用dropna方法进行缺失值滤除，而缺失值填充使用的则是fillna这个工具。

小编在本文中主要介绍4种填充缺失值的场景及相应的示例，具体如下：

1.用平均值填充NA值

2.对不同分组填充不同的值

假设需要对不同的分组填充不同的值。只需将数据分组，并使用apply和一个能够对各数据块调用fillna的函数即可。

3.用分组平均值去填充NA值

4.在代码中预定义各组的填充值

由于分组具有一个name属性，所以可以用一下：

总结

综上所述，dropna和fillna两种python技术工具，实现了缺失值的滤除和填充。除此之外，本文介绍了9种缺失值处理的应用场景与方法，分别为：Series结构的缺失值滤除、DataFrame结构数据缺失值滤除（4种）、4种使用固定值或衍生值填充缺失值的场景与方法，基本涵盖了数据处理中经常使用的缺失值处理应用场景与方法。

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