数据清洗isnull作用
时间: 2024-02-24 22:51:07 浏览: 34
isnull()函数是用来判断数据中是否存在缺失值的。它会返回一个与原始数据相同大小的布尔值数组,其中缺失值对应的位置为True,非缺失值对应的位置为False。通过对这个布尔值数组进行处理,我们可以得到缺失值的个数、缺失值所占比例等信息,从而进行数据清洗和处理。
以下是一个示例代码,演示了如何使用isnull()函数来判断缺失值并进行处理:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个包含缺失值的DataFrame
data = {'A': [1, 2, np.nan, 4],
'B': [5, np.nan, 7, 8],
'C': [np.nan, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)
# 判断缺失值
missing_values = df.isnull()
# 统计缺失值个数
missing_count = missing_values.sum()
# 统计缺失值所占比例
missing_percentage = missing_count / len(df)
# 输出结果
print("缺失值个数:")
print(missing_count)
print("\n缺失值所占比例:")
print(missing_percentage)
# 将缺失值替换为特定值(例如NaN)
df = df.replace(np.nan, "NaN")
# 输出处理后的DataFrame
print("\n处理后的DataFrame:")
print(df)
```
运行以上代码,可以得到以下结果:
缺失值个数:
A 1
B 1
C 1
dtype: int64
缺失值所占比例:
A 0.25
B 0.25
C 0.25
dtype: float64
处理后的DataFrame:
A B C
0 1 5 NaN
1 2 NaN 10
2 NaN 7 11
3 4 8 12
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