在数据科学的工作过程中，我们通过查看数据的基本要素和元数据之后，需要根据查看的结果，考虑是否需要清洗数据。缺失值的查看与处理，就是清洗数据的一部分。如果我们的数据集中，存在缺失值的话，就需要考虑如何处理缺失值。

缺失数据的产生

那么，缺失值是怎么产生的呢？

在我们收集数据的过程中，不管是通过手工收集，还是通过信息系统，录入数据的方式收集。可能会存在两种产生缺失值的情况，一种就是人为原因，导致数据没有录入，或者是没有收集到，形成缺失值。另外一种，可能是汇总组合数据的时候，由于算法设计的问题，或者是系统处理数据环节存在问题，也可能导致产生缺失值。

查看缺失数据

我们先来看，在我们的原始数据集中，如何来查看是否存在缺失值。

先导入必要的包，设置数据集，行和列显示的数目。

这里，我们通过ucimlrepo库的fetch_ucirepo函数，获取bank_marketing的真实数据集。

bank_marketing数据集，是葡萄牙一家银行机构的直接营销活动数据，营销活动是基于电话实现的。用来预测银行客户，是否会订阅银行产品（定期存款）。

从上图可以大致看出，有NaN的列，就是存在缺失值的变量。

我们还可以通过isnull函数，查看数据集的所有变量的缺失值情况，通过sum聚合函数，汇总存在缺失值变量的数据总数。

为0的变量，是不存在缺失值的变量。不为0的变量，则是存在缺失值的变量，需要考虑处理缺失值。

处理缺失数据

处理缺失数据的方式，一种是直接丢弃存在缺失值的行，一种是填充缺失值所在的单元格数据。

我们先来看直接丢弃存在缺失值的行。为了不影响原始数据集，我们复制一个新数据集data1。

通过dropna函数，直接丢弃存在缺失值的行。可以看出，操作完成后，数据从45211行，减少到了7842行。

这里，我还可以给dropna函数加上参数，来对整行都是缺失值的行，进行丢弃，语句如下所示。

df.dropna(how='all')

对整列都是缺失值的列，进行丢弃的话，语句如下所示。

df.dropna(how='all', axis=1)

我们再来看，如何填充缺失值数据。当具体的单元格中的缺失值数据，我们在现实中，找到合适的值的话，就可以直接填充缺失值数据。

我们可以对整个数据集，用0来填充缺失值。

这样，缺失值的地方，就用0进行了替代。

我们也可以考虑用缺失值前面或后面的值来填充。

如果是用后面的值进行填充的话，语句如下所示。

data1['job'].fillna(method='bfill')

如果要对某个单元格进行填充的话，只要查询到这个单元格，然后对这个单元格进行赋值操作，就可以填充新的数据值。

缺失值的填充，在现实的数据清洗过程中，用处非常大。我们收集到的数据，往往需要反复修改，不管是对缺失值的处理，还是对其他异常情况的处理，都需要用到缺失值填充的操作。

以上就是本篇文章的全部内容。