values#两个NaN值不相等 Out[226]: array([False]) pandas读取文件时那些值被视为缺失值 NaN: ‘’, ‘#N/A’, ‘#N/A N/A’, ‘#NA’, ‘-1.#IND’, ‘-1.#QNAN’,‘-NaN’, ‘-nan’, ‘1.#IND’, ‘1.#QNAN’, ‘<NA>’, ‘N/A’, ‘NA’,‘NULL’, ‘NaN’, ‘n/a...
注意,如果需要在循环中处理数据,不要使用比较的方式来判断一个值是不是缺失值,因为 Pandas 中默认的缺失值 np.nan 与任何值(包括它本身)相比较得到的都是 False,即 np.nan 不等于任何值。想要判断一个值是不是空值,可以使用专门的函数,Pandas 中的isna()函数和notna()函数可以用来判断一个对象是不是空值。
1、略过前边两个空行 importpandas as pd df=pd.read_excel('./student_excel/student_excel.xlsx',engine='openpyxl')#不略过则输出为:'''Unnamed: 0 Unnamed: 1 Unnamed: 2 Unnamed: 3 #不略过,前边2格空行被读到df 0 NaN NaN NaN NaN1 NaN 姓名 科目 分数 2 NaN 小明 语文 85 3 NaN NaN 数...
通常情况下,也许你会选择用一些特殊值来填充缺失值。下面介绍使用pandas的fillna方法来填充缺失数据。 1、指定特殊值填充缺失值 代码语言:javascript 复制 a=[[1,2,2],[3,None,6],[3,7,None],[5,None,7]]data=DataFrame(a)print(data)'''012012.02.013NaN6.0237.0NaN35NaN7.0''' #用0填充所有的缺失...
——数据分析库Pandas:缺失值处理 在现实生活中,我们碰到的数据往往是非常杂乱的,其中,一个数据集中存在缺失值的情况十分常见,而缺失值的存在会影响后期的数据分析或数据挖掘工作,我们应该想办法对缺失值进行一些处理。一般来说,处理缺失值常用的三种方法分别是:删除法、填补法、插值法。今天主要学习删除法和插值法。
一、缺失值类型 在pandas中,缺失数据显示为NaN。缺失值有3种表示方法,np.nan,none,pd.NA。 1、np.nan 缺失值有个特点(坑),它不等于任何值,连自己都不相等。如果用nan和任何其它值比较都会返回nan。 np.nan == np.nan >> False 1. 2. 也正由于这个特点,在数据集读入以后,不论列是什么类型的数据,默认...
最简单的缺失值处理方法是直接删除包含缺失值的行或列。在 Python 中，可以使用 pandas 库提供的 dropna() 函数实现。下面是一个简单示例：import pandas as pd# 创建包含缺失值的示例数据集data = {'A': [1, 2, 3, None, 5],'B': [10, None, 30, 40, 50]}df = pd.DataFrame(data)# 删除包含...
一、前言在数据分析项目中，缺失数据是一个常见问题，可能源于记录遗漏、输入错误或数据采集故障等。正确处理这些缺失值对于后续分析至关重要。Pandas作为Python中用于数据分析的明星库，提供了丰富的工具来应对这一挑战。二、环境准备首先，确保你的环境中安装了Python和Pandas库。如果未安装，可以通过pip命令安装Pandas：B...
首先,我们需要导入Pandas库。如果你还没有安装Pandas,可以使用pip install pandas命令进行安装。 import pandas as pd 1. 2. 加载数据 我们将使用一个示例数据集,该数据集包含一些缺失值。为了演示,我们可以创建一个简单的DataFrame,但在实际应用中,你可能会从文件(如CSV或Excel)中加载数据。
在利用Python处理缺失值时,我们可以遵循一系列步骤来确保数据处理的准确性和有效性。以下是根据你的提示,详细解答如何利用Python(特别是Pandas库)处理缺失值的步骤: 1. 识别数据集中的缺失值 在处理数据之前,首先需要识别数据集中的缺失值。在Pandas中,缺失值通常表示为NaN(Not a Number)。 python import pandas as...