综上，理解并熟练掌握np.nan、None和pd.NA的特性，对于Pandas数据处理至关重要。它们不仅影响数据的判断，还关系到数据清洗和分析的准确性。在实际操作中，熟练运用这些知识，可以更高效地处理缺失值，确保数据分析的精确性和可靠性。
在Pandas中,空值通常用NaN(Not a Number)来表示,这是一种特殊的数据类型,用于表示缺失值或不可用值。在实际数据分析中,我们经常需要处理包含空值的数据表格,因此对空值的处理方法是非常重要的。 空值的存在对数据分析可能产生重大影响。首先,空值会影响数据的完整性和准确性。如果在数据表格中存在大量空值,那么这些...
二、对nan值所在行或列的删除 删除缺值行,axis=0 删除缺值列,axis=11.注意: 在默认情况下,how(删除方式)的默认值为any,即行中任何一列值为nan就删去该行; 可选项为all,只有当该行的每一列为nan时,才将改行删去 2.inplace属性:决定是否将经过dropna方法处理后的数据代替原数据,默认值为F...
NaN值在条件判断中会被视为False,这可能会影响结果的准确性。因此,在进行条件判断之前,最好先处理掉DataFrame中的NaN值。 数据类型:确保条件判断中涉及的数据类型是一致的,以避免因数据类型不匹配而导致的错误。 5. 进阶用法 使用numpy.where函数 numpy.where函数是pandas中处理条件判断的一种高效方法。它接受三个...
可以发现,缺失值NaN和None都被 Pandas 检测为缺失值,因为NaN是 Numpy 模块的空值类型,表示为np.nan,是 Not a Number 的简写,而 Pandas 是由 Numpy 开发而来的,所以保留了NaN,它在 Python 中是float类型(即小数型)数据;而None 是 Python 中的空值对象,所以两者都会被判断为缺失值。但是data中的空字符,换行符...
从上图可看出,pandas读取excel时,遇到空白单元格会自动置为nan值,float型。 导致原始表格中的文本类型的social_code(社会信用代码)和 telno(手机号)从原始的本文str类型转变为了float类型,导致数据显示错误,不是我们想要的结果。 那如何将nan值全部置为空,并且还不会影响原始表格中的数字型字符串呢???
从上图可看出,pandas读取excel时,遇到空白单元格会自动置为nan值,float型。 导致原始表格中的文本类型的social_code(社会信用代码)和 telno(手机号)从原始的本文str类型转变为了float类型,导致数据显示错误,不是我们想要的结果。 那如何将nan值全部置为空,并且还不会影响原始表格中的数字型字符串呢???
凡是没有在两个Series都出现的索引位置,内部数据对齐会填充缺失值NaN。缺失值会在后续的其它算术操作上产生影响。 同时出现在两个Series的索引位置,Series的值做算术相加。 s1 = pd.Series( [7.3, -2.5, 3.4, 1.5], index=['a', 'c', 'd', 'e'] ) s2 = pd.Series( [-2.1, 3.6, -1.5, 4, 3....
原因: 可能是因为没有指定正确的列进行比较,或者数据中存在 NaN 值影响了重复项的判断。 解决方法: 确保指定了正确的列进行重复项检测。 使用subset参数指定要考虑的列。 使用na参数来处理 NaN 值,例如df.duplicated(subset=['A', 'B'], na=False)。
None是一个python特殊的数据类型, 但是NaN却是用一个特殊的float type(None) NoneType type(NaN) float 能作为dict的key? {None:1} {None: 1} {NaN:1} {nan: 1} {None:1,NaN:2} {nan: 2, None: 1} 都可以,而且会被认为是不同的key