在Python中,使用pandas库处理DataFrame时,经常需要判断数据中是否存在NaN(Not a Number)值。以下是如何导入pandas库、创建DataFrame、插入NaN值以及使用isnull()或isna()函数判断DataFrame中的NaN值的详细步骤: 1. 导入pandas库 首先,需要导入pandas库。如果你还没有安装pandas,可以使用pip安装: bash pip install pandas...
创建DataFrame 为了演示如何判断 DataFrame 中的 NaN 值,我们首先需要创建一个示例 DataFrame。我们可以使用pd.DataFrame()方法来构建数据框: data={'name':['Alice','Bob','Charlie','David'],'age':[25,np.nan,30,np.nan],'salary':[50000,60000,np.nan,70000]}df=pd.DataFrame(data)print(df) 1. ...
NaN(not a number),在数学表示上表示一个无法表示的数,这里一般还会有另一个表述inf,inf和nan的不同在于,inf是一个超过浮点表示范围的浮点数(其本质仍然是一个数,只是他无穷大,因此无法用浮点数表示,比如1/0),而nan则一般表示一个非浮点数(比如无理数) 在数学上inf==inf,且inf == inf+X(X为任意浮点数...
在我们日常接触到的Python中,狭义的缺失值一般指DataFrame中的NaN。广义的话,可以分为三种。 缺失值:在Pandas中的缺失值有三种:np.nan (Not a Number) 、 None 和 pd.NaT(时间格式的空值,注意大小写不能错) 空值:空值在Pandas中指的是空字符串""; 最后一类是导入的Excel等文件中,原本用于表示缺失值的字符“...
# 根据结果可知在DataFrame中，nan的类型为float # 使⽤math中的isnan函数识别数据是否是nan类型的 for i in pfsj.index: if type(pfsj.loc[i]['WZML']) == float: if isnan(pfsj.loc[i]['WZML']): print('float type is ${}'.format(type(pfsj.loc[i]['WZML'])))结果...
# 根据结果可知在DataFrame中,nan的类型为float # 使用math中的isnan函数识别数据是否是nan类型的 for i in pfsj.index: if type(pfsj.loc[i]['WZML']) == float: if isnan(pfsj.loc[i]['WZML']): print('float type is ${}'.format(type(pfsj.loc[i]['WZML']))) ...
可以说我有以下 pandas DataFrame : {代码...} 这看起来像: {代码...} 第一个选项 我知道一种检查特定值是否为 NaN 的方法,如下所示: {代码...} 第二个选项(不工作) 我认为下面的选项,使用 ix ,也可以工...
2、判断DataFrame 中是否有 NaN 值 使用isnull().values.any()方法,如果 DataFrame 中有任何 NaN 值则返回 True;如果 DataFrame 中甚至没有单个 NaN 元素,则为 False。 import pandas as pd import numpy as np df=pd.DataFrame({ 'Student':['Hisila', 'Shristi','Zeppy','Alina','Jerry'], 'Height...
2.是否全部为空值 print(pd.isnull(df.values).all() importpandas as pdimportnumpy as npfrommathimportisnan data= [[1, 2, 3], ["a", None,"c"]] columns= ["A1","B1","C1"] df= pd.DataFrame(data=data, columns=columns)#使用python内置方法foriindf['B1'].values:ifisnan(i):print...