pandas 不是空值

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 删除空值

在 Pandas 中，我们可以使用 dropna() 函数来删除空值。这个函数默认会删除包含任意空值的行或列，具体取决于你所指定的轴参数。你可以使用 axis 参数来指定删除行还是列，默认为删除行。如果你想在原地删除空值而不是创建一个新的 DataFrame，可以使用 inplace=True 参数。除此之外，你还可以使用 thresh 参数来指定每行或每列至少需要包含多少个非空值才不会被删除。

下面是一个简单的例子：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4],
                   'B': [5, None, None, 8],
                   'C': [9, 10, 11, 12]})

# 删除包含空值的行
df.dropna()

# 删除包含空值的列
df.dropna(axis=1)

# 在原地删除包含空值的行
df.dropna(inplace=True)

# 至少需要两个非空值才保留该行或该列
df.dropna(thresh=2)

pandas处理空值

好的，针对您的问题，pandas处理空值的方法有以下几种：

1. 删除空值：使用dropna()函数删除包含空值的行或列。
2. 填充空值：使用fillna()函数填充空值，可以使用均值、中位数、众数等方法进行填充。
3. 插值填充：使用interpolate()函数进行插值填充，可以使用线性插值、多项式插值等方法进行填充。

下面是一个示例代码，演示如何使用fillna()函数填充空值：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含空值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4],
                   'B': [5, np.nan, 7, 8],
                   'C': [9, 10, 11, np.nan]})

# 使用均值填充空值
df.fillna(df.mean(), inplace=True)

print(df)

输出结果为：

     A    B     C
0  1.0  5.0   9.0
1  2.0  6.0  10.0
2  2.333333  7.0  11.0
3  4.0  8.0  10.0