dataframe检测缺失值

在Pandas DataFrame中，你可以使用内置的函数来检查数据是否包含缺失值（也称为NaN或None）。主要有以下几个方法：

1. `isnull()` 或 `notna()`：这两个函数会返回一个布尔型的DataFrame，其中True表示对应的值是缺失的，False表示不是缺失的。例如：

   missing_values = data.isnull()
   complete_values = data.notnull()

2. `count()`：这个方法默认统计非缺失值的数量，可以用它来快速查看每列缺失值的数量：

   total_rows = data.count()
   missing_count_per_column = data.isnull().sum()

3. `.isna().sum()`：对于每列直接计算缺失值的数量。

4. `describe(include=['NaT'])`：这个方法会显示包含所有数值统计数据，包括NaN。

通过上述方法，你可以了解DataFrame中哪些地方有缺失值，并据此进行数据清洗或填充操作。

相关问题

利用isnull检测缺失值，Series中的None值处理，利用isnull().sum()统计缺失值，用info方法查看DataFrame的缺失值，Series的dropna用法

在Pandas中，对于Series对象，`isnull()`函数可以用来识别值是否等于`NaN`（即None）。对于含有None值的情况，`isnull()`会将其视为缺失值。

例如：

ser = pd.Series([1, None, 3, np.nan])
is_null_ser = ser.isnull()
print(is_null_ser)  # 输出：[False  True False  True]

`isnull().sum()`能用来计算某个序列有多少个缺失值：

sum_of_nans = is_null_ser.sum()
print(sum_of_nans)  # 输出：2

`pd.DataFrame.info()`函数则可以查看DataFrame的总体信息，包括每列的非空数据（即非缺失值）数量：

df = pd.DataFrame({'A': [1, None, 3], 'B': [4, np.nan, 6]})
df.info()  

输出会有每个列名及其非空值的数量。

如果需要移除Series中的缺失值，可以使用`dropna()`方法：

ser_cleaned = ser.dropna()  # 删除所有缺失值
or
ser_filled = ser.fillna(value=0)  # 将缺失值替换为指定的值，这里是0

`dropna()`方法还有多种参数可以选择，比如只删除某一列的缺失值，或者保留某些特定条件下的行等。

怎么找出并去除dataframe中的缺失值

在Pandas库中，DataFrame是一个二维表格型的数据结构，经常需要处理其中的缺失值。查找和删除缺失值通常分为以下几个步骤：

1. **检测缺失值**：
- 使用 `isnull()` 或 `notnull()` 函数：这两个函数会返回一个新的布尔值数据框，True表示该位置有缺失值，False表示非缺失值。例如：

     missing_values = df.isnull()

2. **查看缺失值**：
- 可以使用 `.sum()` 或者 `.count()` 来计算每列有多少缺失值，或者直接使用 `missing_values.sum(axis=0)` (行级) 或 `missing_values.sum(axis=1)` (列级)。
- 也可以使用 `df.info()` 查看每列的基本统计信息，包括缺失值的数量。

3. **删除含有缺失值的行或列**：
- 如果你想删除包含缺失值的行，可以使用 `dropna()` 函数，比如 `df.dropna()`（默认删除所有含有缺失值的行），或者指定删除特定条件，如 `df.dropna(how='any')` 删除每一列只要有缺失值就删除整行。
- 如果只想删除某几列的缺失值，传入参数 `axis=1` 即可。
- 要删除列，则可以先创建一个只包含非缺失值的列列表，再利用 `.loc` 或 `.iloc` 选取出来，然后重新赋值给原来的DataFrame。

4. **填充缺失值**：
- 使用 `fillna()` 函数可以替换缺失值，可以传入常量、其他列的值或自定义函数作为填充值。
- 对于时间序列数据，还可以考虑使用前一值、后一值、平均值等进行填充。

# 示例，使用0填充缺失值
df_filled = df.fillna(0)