pandas 判断空值
时间: 2023-09-12 13:02:57 浏览: 47
可以使用pandas中的dropna()函数来去掉空值NaN。
例如,假设有一个名为df的数据框,其中包含一些NaN值,可以使用以下代码来去掉这些NaN值:
df.dropna()
这将返回一个新的数据框,其中不包含任何NaN值。如果要在原始数据框中进行更改,则可以使用inplace参数:
df.dropna(inplace=True)
这将在原始数据框中去掉所有NaN值。
相关问题
pandas判断空值
在 Pandas 中,可以使用 `isnull()` 或 `isna()` 方法来判断数据中是否存在空值。这两个方法的作用是一样的,都可以用来判断数据中缺失的值,返回结果为布尔类型(True/False)。具体使用方法如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含空值的数据框
data = {'A': [1, 2, None], 'B': ['a', None, 'c']}
df = pd.DataFrame(data)
# 判断是否存在空值
print(df.isnull()) # 输出结果为 True 表示存在空值,否则 False
```
输出结果:
```
A B
0 False False
1 False True
2 True False
```
可以看到,第二行第二列和第三行第一列的值为 True,表示存在空值。
pandas 空值判断
在Pandas中,可以使用isnull()函数来判断数据中是否存在空值。isnull()函数会返回一个与原始数据框形状相同的布尔类型数据框,其中的每个元素表示对应位置是否为空值。如果某个位置为空值,则对应位置的元素为True,否则为False。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [pandas 判断空值](https://blog.csdn.net/weixin_42592399/article/details/129449149)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Pandas中空值的判断方法,包括数值型、字符串型、时间类型等](https://blog.csdn.net/weixin_39750084/article/details/81750185)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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