dtype: float64 # is.na 方法,如果为NaN, 返回True, 否则返回False >>> a.isna() 0 False 1 False 2 True 3 False dtype: bool # notnat方法,如果为NaN, 返回False, 否则返回True >>> a.notna() 0 True 1 True 2 False 3 True dtype: bool 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11....
pandasisin和notin的使用说明 pandasisin和notin的使⽤说明 简介 pandas按条件筛选数据时，除了使⽤query()⽅法，还可以使⽤isin和对isin取反进⾏条件筛选.代码 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'a':[1, 2, 3, 4, 5, 6],'b':[1, 2, 3, 4, 5, 6],'c':[1, 2, 3, 4,...
将上述调用isnull()函数的代码改为调用notnull()函数，改后的代码如下：In [2]: from pandas import DataFrame, Seriesimport pandas as pd from numpy import NaN series_obj = Series([1, None, NaN]) pd.notnull(series_obj) # 检查是否不为空值或缺失值Out[2]: 0 True 1 ...
不过滤任何内容，因为没有任何内容等于np.nan
不过滤任何内容，因为没有任何内容等于np.nan
.isnull()-- 返回一个同样长度的值为布尔的对象,表示哪些值是缺失的,.notnull与之相反。 .dropna()--删除缺失数据。对于Series对象,dropna返回一个仅含非空数据和索引值的Series。对于DataFrame对象,dropna默认删除含有缺失值的行;如果想删除含有缺失值的列,需传入axis = 1作为参数;如果想删除全部为缺失值的行或...
除了将整型数组的缺失值强制转换为浮点数,Pandas 还会自动将 None 转换为 NaN。 二、处理缺失值 1.发现缺失值 Pandas 数据结构有两种有效的方法可以发现缺失值:isnull() 和notnull()。每种方法都返回布尔类型的掩码数据。 可以直接作为索引使用。注意,在 Series 里使用的 isnull() 和notnull() 同样适用于...
NaN代表"not a number",用于表示缺失的数据或无法计算的结果。 在数据分析和处理过程中,经常会遇到缺失值或异常值的情况。为了保证数据的准确性和一致性,需要对这些值进行处理。NaN的处理方法之一是去除异常值,并用均值替换。 具体步骤如下: 首先,使用Pandas的isnull()函数检测数据中的缺失值或异常值,返回一个...
在Pandas中,NaN(Not a Number)是一个特殊的值,表示缺失或无效的数据。 访问行中的NaN可以通过以下方式实现: 使用.loc方法:.loc方法可以通过行标签或布尔索引来访问行。例如,假设我们有一个名为df的DataFrame,要访问第一行的NaN值,可以使用以下代码:df.loc[0]df.iloc[0]df[df.isnull().any(axis=1)]其中...
10 NaN NaN 英语 90.0 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 检测空值 df.isnull() 检测每一个的值是否为空值 df['分数'].isnull() 检测每个人的分数是否为空值 df['分数'].notnull() 检测每个人的分数是否不为空值 ...