Pandas資料框架空值列刪除方法

在資料分析流程中，處理空值是不可或缺的步驟。Pandas 提供了 dropna() 方法，能有效率地刪除資料框架中含有空值的列，確保資料的完整性。dropna() 提供多種引數設定，例如 axis、how、thresh 和 subset，可根據不同需求彈性調整刪除策略。理解這些引數的應用，能更精準地控制空值處理流程，提升資料分析效率。

刪除資料框架中的空值列

在資料分析中，刪除含有空值的列是一個常見的需求。為了實作這一功能，我們可以使用 dropna() 方法。這個方法提供了多種選項，以便根據不同的需求進行定製。

基本語法

dropna() 方法的基本語法如下：

dropna(*, axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False, ignore_index=False)

其中，各個引數的含義如下：

• axis：指定要刪除空值的軸（0表示列，1表示行）。
• how：指定刪除空值的條件（‘any’表示只要有一個空值就刪除，‘all’表示所有值都為空值才刪除）。
• thresh：指定至少需要多少個非空值才不刪除。
• subset：指定要考慮的列。
• inplace：是否直接修改原始資料框架。
• ignore_index：是否重置索引。

範例程式碼

以下是使用 dropna() 方法刪除資料框架中的空值列的範例程式碼：

import pandas as pd

# 載入範例資料
mydf = pd.read_csv('sample_dropna.csv')

# 列印原始資料
print(mydf)

# 刪除含有空值的列
mydf1 = mydf.dropna()

# 列印刪除空值後的資料
print(mydf1)

輸出結果

輸出結果如下：

Employee Name  Salary  Location
0         John Deo  100000.0   Hyderabad
1         Max Ruin  200000.0      Mumbai
2         Arnold    130000.0  Bengaluru
3       Krish Star  140000.0       Delhi

在這個範例中，我們使用 dropna() 方法刪除了含有空值的列。由於 how 引數預設為 ‘any’，所以只要有一個空值就會刪除整列。

內容解密：

在這個範例中，我們使用 dropna() 方法來刪除資料框架中的空值列。這個方法提供了多種選項，以便根據不同的需求進行定製。透過設定 axis、how、thresh、subset 等引數，可以實作不同的刪除策略。例如，可以設定 how='all' 來刪除所有值都為空值的列，或者設定 thresh=2 來刪除至少有兩個空值的列。

圖表翻譯：

以下是使用 Mermaid 圖表語言描述 dropna() 方法的流程圖：

  flowchart TD
    A[載入資料] --> B[刪除空值]
    B --> C[設定引數]
    C --> D[執行刪除]
    D --> E[輸出結果]

在這個圖表中，我們描述了使用 dropna() 方法的流程，包括載入資料、設定引數、執行刪除和輸出結果。

合併資料與資料清理

在進行資料分析之前，首先需要合併兩份資料表，並進行資料清理。以下是合併後的資料表：

資料清理

在合併後的資料表中，有些資料為 NaN（Not a Number），這些資料需要進行清理。以下是清理後的資料表：

內容解密：

在上述的資料清理過程中，我們移除了含有 NaN 的資料，以確保資料的完整性和正確性。這樣可以避免在後續分析中出現錯誤或不準確的結果。

資料分析

在資料清理後，可以進行資料分析。例如，可以計算員工的平均薪水、最高薪水、最低薪水等。

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[資料合併] --> B[資料清理]
    B --> C[資料分析]
    C --> D[計算平均薪水]
    D --> E[計算最高薪水]
    E --> F[計算最低薪水]

圖表解釋：

上述的流程圖描述了資料合併、清理、分析的過程。首先，合併兩份資料表，然後進行資料清理，移除含有 NaN 的資料。接著，進行資料分析，計算員工的平均薪水、最高薪水、最低薪水等。

程式碼實作

以下是使用 Python 實作的程式碼：

import pandas as pd
import numpy as np

# 資料合併
df1 = pd.DataFrame({
    'Employee Name': ['John Deo', 'Max Ruin', 'Arnold', 'Krish Star', 'John Mike', 'Alex John'],
    'Salary': [100000.0, 200000.0, 130000.0, 140000.0, 150000.0, 160000.0],
    'Location': ['Hyderabad', 'Mumbai', 'Bengaluru', 'Delhi', 'Chennai', 'Kolkata']
})

df2 = pd.DataFrame({
    'Employee Name': ['My John Rob', 'Asruid', 'Tes Qry', 'Big John', np.nan],
    'Salary': [10000.0, 170000.0, np.nan, 109000.0, np.nan],
    'Location': ['Bhopal', 'Raipur', np.nan, np.nan, np.nan]
})

df = pd.concat([df1, df2])

# 資料清理
df = df.dropna()

# 資料分析
average_salary = df['Salary'].mean()
max_salary = df['Salary'].max()
min_salary = df['Salary'].min()

print(f'平均薪水：{average_salary}')
print(f'最高薪水：{max_salary}')
print(f'最低薪水：{min_salary}')

內容解密：

在上述的程式碼中，我們使用 Pandas函式庫合併兩份資料表，然後進行資料清理，移除含有 NaN 的資料。接著，進行資料分析，計算員工的平均薪水、最高薪水、最低薪水等。

使用 Pandas 處理 NaN 值

在資料分析中，NaN（Not a Number）值代表缺失或無效的資料。Pandas 提供了 dropna() 函式來處理這些 NaN 值。下面，我們將探討如何使用 dropna() 來移除含有 NaN 值的列。

移除含有任意 NaN 值的列

預設情況下，dropna() 會移除含有任意 NaN 值的列。這意味著，如果一個列中有至少一個 NaN 值，則整個列都會被移除。

import pandas as pd

# 載入範例資料
mydf = pd.read_csv('sample_dropna.csv')

# 移除含有任意 NaN 值的列
mydf1 = mydf.dropna(how='any')

print(mydf1)

移除含有所有 NaN 值的列

如果您想要移除含有所有 NaN 值的列，可以使用 how='all' 引數。

# 移除含有所有 NaN 值的列
mydf2 = mydf.dropna(how='all')

print(mydf2)

範例輸出

假設我們的範例資料如下：

如果我們使用 how='any'，則輸出將不包含任何含有 NaN 值的列。如果我們使用 how='all'，則輸出將只移除所有值都是 NaN 的列。

內容解密：

在上述程式碼中，我們使用 pd.read_csv() 載入範例資料，然後使用 dropna() 函式來移除含有 NaN 值的列。how 引數用於指定移除的條件，可以是 'any' 或 'all'。最後，我們印出處理後的資料框。

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[載入資料] --> B[移除 NaN 列]
    B --> C[印出結果]
    C --> D[結束]

此圖表展示了程式的流程：載入資料、移除含有 NaN 值的列、印出結果。

使用 Pandas 處理缺失值

在資料分析中，缺失值是常見的問題。Pandas 提供了 dropna 方法來處理缺失值。下面我們將探討如何使用 dropna 方法來移除含有缺失值的列或列。

移除含有缺失值的列

當我們使用 dropna 方法時，Pandas 會傳回一個新的 DataFrame，而原始 DataFrame保持不變。例如：

import pandas as pd

# 建立一個 DataFrame
data = {'Employee Name': ['John Deo', 'Max Ruin', 'Arnold', 'Krish Star', 'John Mike', 'Asruid'],
        'Salary': [100000.0, 200000.0, 130000.0, 140000.0, 150000.0, 170000.0],
        'Location': ['Hyderabad', 'Mumbai', 'Bengaluru', 'Delhi', 'Chennai', 'Raipur']}
df = pd.DataFrame(data)

# 移除含有缺失值的列
df = df.dropna()

print(df)

輸出：

  Employee Name   Salary    Location
0       John Deo  100000.0   Hyderabad
1       Max Ruin  200000.0      Mumbai
2       Arnold  130000.0  Bengaluru
3    Krish Star  140000.0       Delhi
4     John Mike  150000.0     Chennai

如上所示，含有缺失值的列已被移除。

移除含有缺失值的列（inplace）

如果我們想要直接修改原始 DataFrame，可以使用 inplace=True 引數。例如：

import pandas as pd

# 建立一個 DataFrame
data = {'Employee Name': ['John Deo', 'Max Ruin', 'Arnold', 'Krish Star', 'John Mike', 'Asruid'],
        'Salary': [100000.0, 200000.0, 130000.0, 140000.0, 150000.0, 170000.0],
        'Location': ['Hyderabad', 'Mumbai', 'Bengaluru', 'Delhi', 'Chennai', 'Raipur']}
df = pd.DataFrame(data)

# 移除含有缺失值的列（inplace）
df.dropna(inplace=True)

print(df)

輸出：

  Employee Name   Salary    Location
0       John Deo  100000.0   Hyderabad
1       Max Ruin  200000.0      Mumbai
2       Arnold  130000.0  Bengaluru
3    Krish Star  140000.0       Delhi
4     John Mike  150000.0     Chennai

如上所示，含有缺失值的列已被移除，原始 DataFrame 已被修改。

內容解密：

• dropna 方法可以用來移除含有缺失值的列或列。
• inplace=True 引數可以用來直接修改原始 DataFrame。
• 當使用 dropna 方法時，Pandas 會傳回一個新的 DataFrame，而原始 DataFrame 保持不變。

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[建立 DataFrame] --> B[移除含有缺失值的列]
    B --> C[輸出結果]
    C --> D[確認結果]

圖表解釋：

• 建立一個 DataFrame。
• 移除含有缺失值的列。
• 輸出結果。
• 確認結果。

處理缺失值的方法

在資料分析中，缺失值是常見的問題。Pandas提供了多種方法來處理缺失值，包括刪除含有缺失值的列或列。

刪除含有缺失值的列

如果某一列含有缺失值，可以使用dropna()方法刪除該列。例如：

import pandas as pd

# 載入資料
mydf = pd.read_csv('sample_dropna.csv')

# 刪除含有缺失值的列
mydf1 = mydf.dropna(subset=['Salary'])

print(mydf1)

這將刪除含有缺失值的列，並傳回新的資料框架。

刪除含有缺失值的列（多列）

如果需要刪除多個列含有缺失值，可以使用dropna()方法並指定多個列。例如：

mydf2 = mydf.dropna(subset=['Location', 'Salary'])

這將刪除含有缺失值的列，如果任一列含有缺失值，則刪除該列。

範例輸出

以下是範例輸出：

Employee Name  Salary    Location
0         John Deo  100000.0    Hyderabad
1         Max Ruin  200000.0       Mumbai
2         Arnold    130000.0    Bengaluru
3      Krish Star  140000.0        Delhi

注意，輸出結果中不含有缺失值的列。

處理缺失值：從刪除列到保留完整資料

在資料分析中，缺失值是常見的問題。前面我們已經瞭解如何使用 Pandas 刪除含有缺失值的列。現在，我們來探討一下當 axis=1 時的情況，這意味著我們將刪除含有缺失值的列。

刪除含有缺失值的列

當我們設定 axis=1 時，Pandas 會自動刪除任何含有缺失值的列。這對於確保資料的完整性和準確性非常重要，因為缺失值可能會對分析結果產生重大影響。

實際操作

讓我們透過一個實際例子來理解這個過程。假設我們有一個 DataFrame，包含員工的姓名、薪水和所在地等資訊，如下所示：

在這個例子中，第九行的 “Location” 欄位中有一個缺失值（NaN）。如果我們設定 axis=1，Pandas 會刪除 “Location” 這一欄，因為它包含了缺失值。

程式碼實作

import pandas as pd
import numpy as np

# 建立一個 DataFrame
data = {
    "Employee Name": ["John Deo", "Max Ruin", "Arnold", "Krish Star", "John Mike", "Alex John", "My John Rob", "Asruid", "Big John"],
    "Salary": [100000.0, 200000.0, 130000.0, 140000.0, 150000.0, 160000.0, 10000.0, 170000.0, 109000.0],
    "Location": ["Hyderabad", "Mumbai", "Bengaluru", "Delhi", "Chennai", "Kolkata", "Bhopal", "Raipur", np.nan]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 刪除含有缺失值的列
df = df.dropna(axis=1)

print(df)

結果分析

執行上述程式碼後，DataFrame 中的 “Location” 欄將被刪除，因為它包含了一個缺失值。這樣，我們就保證了資料的完整性和準確性。

處理缺失值的策略

在資料分析中，缺失值是常見的問題。使用 Pandas 時，我們可以透過 dropna() 函式來移除含有缺失值的資料列或資料欄。

移除含有缺失值的資料欄

import pandas as pd

# 載入資料
df = pd.read_csv('sample_axis.csv')

# 移除含有缺失值的資料欄
df1 = df.dropna(axis=1)

print(df1)

在這個例子中，dropna() 函式會移除含有缺失值的資料欄。由於 Salary 欄位有缺失值，因此整個欄位都會被移除。

內容解密：

• dropna() 函式用於移除含有缺失值的資料列或資料欄。
• axis=1 引數指定移除含有缺失值的資料欄。如果要移除含有缺失值的資料列，可以設定 axis=0。
• df1 變數儲存了移除缺失值後的資料框架。

結果分析

移除含有缺失值的資料欄後，df1 資料框架只剩下 Employee Name 欄位。這是因為其他欄位都含有缺失值，因此被移除。

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[載入資料] --> B[移除含有缺失值的資料欄]
    B --> C[輸出結果]

圖表說明：

• 載入資料：從 CSV 檔案中載入資料。
• 移除含有缺失值的資料欄：使用 dropna() 函式移除含有缺失值的資料欄。
• 輸出結果：輸出移除缺失值後的資料框架。

從資料處理的完整流程來看，有效管理和清理缺失值（NaN）對於確保資料分析結果的準確性至關重要。本文深入探討了 Pandas 中 dropna() 方法的多種用法，涵蓋了根據不同條件刪除列或欄的策略，包括 how='any'、how='all'、axis、subset 和 inplace 等引數的靈活運用。

技術架構視角來看，dropna() 方法的設計體現了 Pandas 對於資料處理的精細化控制。它允許使用者根據實際需求，選擇性地移除缺失值，避免了粗暴刪除可能造成的資訊損失。然而，dropna() 方法本身並不能解決缺失值產生的根本原因。在實務應用中，技術團隊需要進一步探究缺失值產生的機制，例如資料採集過程中的錯誤、資料整合時的遺漏等，並採取相應的預防措施。

展望未來，隨著資料量的持續增長和資料型別日趨複雜，更精細的缺失值處理技術將成為資料分析領域的重要發展方向。例如，根據機器學習的缺失值填補方法、更智慧的資料清洗工具等，都將有助於提升資料分析的效率和準確性。對於注重資料品質的企業而言，持續關注和應用這些新興技術將是保持競爭力的關鍵。玄貓認為，深入理解和靈活運用 dropna() 方法，並結合更先進的缺失值處理策略，將有效提升資料分析的效率和準確性，為企業決策提供更可靠的資料支援。