part3 缺失值NULL 表格中会有很多缺失值,我们要来处理一下 函数1: isnull (别名isna) 和 notnull 如果isnull返回ture,说明这是一个缺失值,返回false说明没有缺失,notnull的话反之亦然。 举个栗子:我来看看第10列的0-10行里面,空值是哪个 输出:这说明第八个(也就是第九行)为空值 如果改成notnull,输出...
处理Series(还是觉得叫一维数组顺),dropna(),返回非空数据和索引值的series 处理DataFrame(二维数组),dropna()函数同样会丢掉所有含有空元素的数据(行内有一个空值,整行去除),默认how='any',可以指定how='all',行里数据全为空才会删除。如果相以同样的方式删除列上的数据,传入axis=1 isnull()和notnull(),都...
1)isnull() 2)notnull() 2.2 过滤空值 2.3 填充空值 1. 空值类型 1.1 None None是Python中自带的一种数据对象(object),它的专属类型是NoneType,如下: None的专属类型 None不能参与到任何计算中。 1.2 np.nan(NaN) NaN不是一个数据对象,只是一个展示符号。如果我们想要用NaN表达空值,需要使用np.nan。 NaN...
notnull()和isnull()的用法是完全相反的: 1、查看每个非缺失值的情况,此时缺失值用False表示2、查看每个列属性的非缺失值个数删除缺失值dropna DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False) 参数说明 参数的具体解释为: ...
pandas提供了缺失值的检测方法isnull,该方法通过布尔值的形式反馈某个值是否为缺失值。这样就可以便于观测缺失值,以及后续进一步地通过编程的方法批量地处理缺失值。isnull还有一个镜像方法notnull,以应对不同的编程场景。 代码: importpandasaspdimportnumpyasnp ...
df= df.reindex([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])print(df['F1'].isnull())print(df['F1'].notnull()) 缺失数据计算 计算缺失数据时,需要注意两点:首先数据求和时,将 NA 值视为 0 ,其次,如果要计算的数据为 NA,那么结果就是 NA。示例如下: ...
一、检测空值:isnull()notnull() df.isnull()与df.notnull():用于检测dataframe 或者 series 二、删除空值:dropna() 格式:df.dropna(DataFrame, axis='',how='', inplace='') 举例可以参考下面的实例; 三、填充空值:fillna() 格式:df.fillna(value='', method='', axis='',inplace='') ...
Pandas在判断元素取值是否为空值时提供了互补的四个API,分别是isna、isnull、notna、notnull,这确实也是符合其API丰富的特点;但在处理元素是否属于某集合的API时,按理说也应当提供互补的操作,例如isin和notin,然而实际情况却是只有isin,当然notin是可以简单的在isin前加元素取反来实现,所以Pandas的API设计原则到底...
1. Pandas中的空值有三个:np.nan (Not a Number) 、 None 和 pd.NaT(时间格式的空值,注意大小写不能错),这三个值可以用Pandas中的函数isnull(),notnull(),isna()进行判断。 isnull()和notnull()的结果互为取反,isnull()和isna()的结果一样。对于这三个函数,只需要用其中一个就可以识别出数据中是...
Pandas提供了isnull/isna方法,用于测试某个值是否为缺失值 importpandasaspdprint(pd.isnull(NaN))print(pd.isnull(nan))print(pd.isnull(NAN)) 显示结果 TrueTrueTrue Pandas的notnull/notna方法也可以用于判断某个值是否为缺失值 print(pd.notnull(NaN))print(pd.notnull(42)) ...