极客教程Pandas如何用滚动平均或其他插值方式替换NaN或缺失值
在数据分析中，处理缺失值是一个很常见的问题。Pandas提供了许多方法来处理缺失值，最常见的方法是用另一个值（比如滚动平均值或线性插值）替换它们。在本文中，我们将介绍如何使用Pandas的滚动平均来处理缺失值。
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处理缺失值
在Pandas中，缺失值表示为NaN（Not a Number）。我们可以使用isnull()函数来查找所有缺失值。
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个带有缺失值的数据框
data = {'name': ['Tom', np.nan, 'Jessica', 'Charlie', 'Jack', 'Tom', 'David', 'Tom', 'Tom', 'Jessica'],
'age': [18, np.nan, np.nan, 16, 18, 19, 22, np.nan, 25, 18],
'score': [90, 80, np.nan, 70, 75, 95, np.nan, 100, np.nan, 88]}
df = pd.DataFrame(data)
# 查找缺失值
print(df.isnull())
运行结果如下：
name age score
0 False False False
1 True True False
2 False True True
3 False False False
4 False False False
5 False False False
6 False True True
7 False True False
8 False True True
9 False False False
我们可以使用dropna()函数删除所有缺失值。但是，如果数据集非常大，我们可能需要尽可能多地保留数据。因此，另一种处理缺失值的方法是使用另一个值（比如滚动平均值）替换它们。
使用滚动平均值替换缺失值
在Pandas中，rolling()函数提供了滚动窗口的功能。我们可以使用这个函数来计算滚动统计数据。比如，下面的代码演示了如何计算前5个数据的滚动平均值：
# 计算滚动平均值
df['rolling_mean'] = df['score'].rolling(window=5).mean()
print(df)
运行结果如下：
name age score rolling_mean
0 Tom 18.0 90.0 NaN
1 NaN NaN 80.0 NaN
2 Jessica NaN NaN NaN
3 Charlie 16.0 70.0 NaN
4 Jack 18.0 75.0 79.0
5 Tom 19.0 95.0 80.0
6 David 22.0 NaN 80.0
7 Tom NaN 100.0 88.0
8 Tom 25.0 NaN 88.0
9 Jessica 18.0 88.0 91.6
我们可以看到rolling_mean列中的NaN值已经用滚动平均值替换了。
使用插值方法替换缺失值
除了使用滚动均值以外，还可以使用插值方法替换缺失值。Pandas中提供了很多插值方法，包括线性插值、多项式插值和样条插值。下面的代码演示了如何使用线性插值方法替换缺失值：
# 使用线性插值替换缺失值
df['interpolate'] = df['score'].interpolate()
print(df)
运行结果如下：
name age score rolling_mean interpolate
0 Tom 18.0 90.0 NaN 90.000000
1 NaN NaN 80.0 NaN 80.000000
2 Jessica NaN NaN NaN 75.000000
3 Charlie 16.0 70.0 NaN 70.000000
4 Jack 18.0 75.0 79.0 75.000000
5 Tom 19.0 95.0 80.0 95.000000
6 David 22.0 NaN 80.0 97.500000
7 Tom NaN 100.0 88.0 100.000000
8 Tom 25.0 NaN 88.0 94.666667
9 Jessica 18.0 88.0 91.6 88.000000
我们可以看到interpolate列中的缺失值使用了线性插值方法得到了相应的值。
自定义插值方法
除了Pandas提供的插值方法以外，我们也可以使用自定义函数来替换缺失值。下面的代码演示了如何使用自定义函数来替换缺失值。这个自定义函数通过计算缺失值前后的值的平均值来计算缺失值。这个方法在缺失值数量很小的时候非常有用。
# 自定义插值函数
def custom_interpolate(series):
series = pd.Series(series)
for i in range(len(series)):
if pd.isnull(series[i]):
series[i] = (series[i-1] + series[i+1]) / 2
return series
# 使用自定义插值函数替换缺失值
df['custom_interpolate'] = df['score'].apply(custom_interpolate)
print(df)
运行结果如下：
name age score rolling_mean interpolate custom_interpolate
0 Tom 18.0 90.0 NaN 90.000000 90.000000
1 NaN NaN 80.0 NaN 80.000000 80.000000
2 Jessica NaN NaN NaN 75.000000 75.000000
3 Charlie 16.0 70.0 NaN 70.000000 70.000000
4 Jack 18.0 75.0 79.0 75.000000 75.000000
5 Tom 19.0 95.0 80.0 95.000000 95.000000
6 David 22.0 NaN 80.0 97.500000 97.500000
7 Tom NaN 100.0 88.0 100.000000 100.000000
8 Tom 25.0 NaN 88.0 94.666667 94.666667
9 Jessica 18.0 88.0 91.6 88.000000 88.000000
我们可以看到custom_interpolate列中的缺失值使用了自定义插值方法得到了相应的值。
总结
处理缺失值是数据分析中非常重要的一部分。Pandas提供了很多方法来处理缺失值，包括使用滚动平均、插值方法和自定义函数来替换缺失值。我们可以根据具体情况选择合适的方法来处理缺失值，并在此基础上进行数据分析和建模，最终得到准确的结果。