Python探测缺失值

Python 中探测缺失值通常使用 pandas 库，pandas 库提供了 isnull() 和 notnull() 函数来判断数据是否为空值，其中 isnull() 返回一个布尔值，表示该值是否为空值，而 notnull() 返回一个布尔值，表示该值是否不为空值。如果要统计数据中的缺失值个数，可以使用 isnull() 函数和 sum() 函数结合起来使用，例如：

import pandas as pd

# 创建一个包含缺失值的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4], 'B': ['foo', None, 'bar', 'baz']})

# 判断每个元素是否为空值
print(df.isnull())

# 判断每个元素是否不为空值
print(df.notnull())

# 统计每列缺失值的个数
print(df.isnull().sum())

相关问题:
1. Python中如何处理缺失值？
2. Pandas中如何读取含有缺失值的数据？
3. 什么情况下会出现缺失值？

相关问题

Python填充缺失值

在Python中，填充缺失值的方法有很多种。其中比较常用的几种方法如下：

1. 使用fillna方法：使用DataFrame的fillna方法可以填充缺失值。具体来说，可以使用均值、中位数、众数等方法来填充缺失值。例如：

   import pandas as pd
   df = pd.read_csv('data.csv')
   df.fillna(df.mean(), inplace=True) #使用均值填充缺失值

2. 使用interpolate方法：interpolate是一种插值方法，可以根据已有数据的趋势推断缺失值。例如：

   import pandas as pd
   df = pd.read_csv('data.csv')
   df.interpolate(inplace=True) #使用插值方法填充缺失值

3. 使用fillna和groupby方法：如果数据中含有分类变量，可以使用groupby方法分组后，再使用fillna方法填充缺失值。例如：

   import pandas as pd
   df = pd.read_csv('data.csv')
   df.groupby('category').apply(lambda group: group.fillna(group.mean())) #根据分类变量分组，使用均值填充缺失值

Python判断缺失值

Python中一种常用的判断缺失值的方式是使用pandas库中的isnull()函数和notnull()函数。具体来说，isnull()函数可以判断数据中的每个元素是否为缺失值（NaN或None），如果是缺失值则返回True，否则返回False；而notnull()函数则是判断数据中每个元素是否不是缺失值，如果是则返回True，否则返回False。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个包含缺失值的数据
data = {'A': [1, 2, None, 4], 'B': ['a', None, 'c', 'd']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用isnull()函数判断缺失值
print(df.isnull())

# 使用notnull()函数判断非缺失值
print(df.notnull())

输出结果如下：

       A      B
0  False  False
1  False   True
2   True  False
3  False  False
       A      B
0   True   True
1   True  False
2  False   True
3   True   True