在Python中,isnull()函数是pandas库中的一个函数,用于检查数据中的缺失值。具体用法如下: import pandas as pd # 创建一个包含缺失值的DataFrame data = {'A': [1, 2, None, 4], 'B': [None, 5, 6, 7]} df = pd.DataFrame(data) # 使用isnull()函数检查缺失值 print(df.isnull()) 复制代码...
DataFrame+columns+isnull()+fillna(value)+dropna() 饼状图示例 25%50%25%缺失值分布姓名缺失年龄缺失城市缺失 结尾 到这里,我们已经了解了如何在Python中使用isnull()函数来检查和处理缺失值。通过导入库、创建数据集、检测和处理缺失值,并可选地可视化结果,我们有效地掌握了这个工具的基本用法。希望这篇文章能帮...
isnull函数可以应用于Series、DataFrame等数据结构。 isnull函数的基本用法 在使用isnull函数之前,我们需要先导入pandas库,并创建一个包含缺失值的DataFrame。以下是isnull函数的基本用法: importpandasaspd# 创建一个包含缺失值的DataFramedata={'A':[1,2,None,4],'B':[None,2,3,4],'C':[1,2,3,None]}df...
1. df.isnull()：此函数返回一个由True和False构成的dataframe，用于判断dataframe是否存在缺失值。如附图1所示，若原数据为NaN，返回True，否则返回False。2. df.isnull().count()：此方法返回的是dataframe中每一列数据的个数，并不会对数据是否为缺失值进行判断。3. df.isnull().sum()：此方...
isnull函数配合sum函数计算每列缺失值的个数: 在多数查看缺失值中,经常会采用计算缺失值在列中占比的方式,判断缺失对数据具有多大的影响,从而选择是删除数据还是填补数据。计算占比可使用以下方式: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释
python一些函数用法 1、性别 def xb(x): if pd.isnull(x): return "空" elif int(x[-2])%2 == 1: return "男" elif int(x[-2])%2 == 0: return "女" else:return "其他" def f(x): return x.nunique() 2、省份 def province(x):...
isNA=df.isnull()#获取出空值所在的行 df[isNA.any(axis=1)]df[isNA[['key']].any(axis=1)]df[isNA[['key','value']].any(axis=1)]df.fillna('未知')#直接删除空值 newDF=df.dropna() 3、空格值处理 strip函数作用:清除字符型数据左右的空格。 与R中的trim函数用法一样 newname=df["name"]...
通过isnull函数看一下是否有空值，结果是有空值的地方显示为True，没有的显示为False。df.head(11).is...
isnull().any() # 查看是否有缺失值 df[df[column_name].duplicated()] # 查看column_name字段数据重复的数据信息 df[df[column_name].duplicated()].count() # 查看column_name字段数据重复的个数 数据选择 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df[col] # 根据列名,并以Series的形式返回...