分组分类并计算特征中的缺失值

Question

我有一个问题，我在网络或文档中找不到任何解决方案，即使我认为这很微不足道。

我想做什么？

我有一个这样的数据框

CLASS FEATURE1 FEATURE2 FEATURE3
  X      A       NaN      NaN
  X     NaN       A       NaN
  B      A        A        A

我想按标签（CLASS）分组并显示每个特征中计算的 NaN 值的数量，使其看起来像这样。这样做的目的是大致了解缺失值如何分布在不同的类中。

CLASS FEATURE1 FEATURE2 FEATURE3
  X      1        1        2
  B      0        0        0

我知道如何接收 nonnull-Values 的数量 - df.groupby['CLASS'].count()

NaN-Values 有类似的东西吗？

我试图从 size() 中减去 count()，但它返回了一个未格式化的输出，其中填充了值 NaN

Answer 1

由于未来警告而更新：

FutureWarning：使用关卡 DataFrame 和 Series 聚合中的关键字已弃用，并将 在未来的版本中删除。请改用 groupby。 df.sum(level=1) 应该使用 df.groupby(level=1).sum()。
df.set_index('CLASS').isna().sum(level=0)

df.set_index('CLASS').isna().groupby(level=0).sum()

---

您可以使用set_index 和sum：

# Will be deprecated soon.. do not use use above statement instead.
df.set_index('CLASS').isna().sum(level=0)

输出：

       FEATURE1  FEATURE2  FEATURE3
CLASS                              
X           1.0       1.0       2.0
B           0.0       0.0       0.0

Answer 2

使用count 和size 之间的差异

g=df.groupby('CLASS')

-g.count().sub(g.size(),0)

          FEATURE1  FEATURE2  FEATURE3
CLASS                              
B             0         0         0
X             1         1         2

我们可以将这个问题转换为更通用的问题，如何使用 for 循环计算数据框中有多少 NaN

pd.DataFrame({x: y.isna().sum()for x , y in g }).T.drop('CLASS',1)
Out[468]: 
   FEATURE1  FEATURE2  FEATURE3
B         0         0         0
X         1         1         2

Answer 3

用isna计算一个掩码，然后分组并求和：

df.drop('CLASS', 1).isna().groupby(df.CLASS, sort=False).sum().reset_index()

  CLASS  FEATURE1  FEATURE2  FEATURE3
0     X       1.0       1.0       2.0
1     B       0.0       0.0       0.0

---

另一种选择是使用 rsub 沿第 0^th 轴从 count 中减去 size 以进行索引对齐减法：

df.groupby('CLASS').count().rsub(df.groupby('CLASS').size(), axis=0)

或者，

g = df.groupby('CLASS')
g.count().rsub(g.size(), axis=0)

       FEATURE1  FEATURE2  FEATURE3
CLASS                              
B             0         0         0
X             1         1         2

---

有很多好的答案，所以这里有一些timeits 供您阅读：

df_ = df
df = pd.concat([df_] * 10000)

%timeit df.drop('CLASS', 1).isna().groupby(df.CLASS, sort=False).sum()
%timeit df.set_index('CLASS').isna().sum(level=0)    
%%timeit
g = df.groupby('CLASS')
g.count().rsub(g.size(), axis=0)

11.8 ms ± 108 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
9.47 ms ± 379 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
6.54 ms ± 81.6 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

实际性能取决于您的数据和设置，因此您的里程可能会有所不同。