pandas库缺失值

在Pandas库中，我们可以使用isnull()和notnull()函数来检测缺失值。这两个函数适用于Series和DataFrame对象。例如，我们可以使用isnull()函数来检测DataFrame对象中的缺失值，并返回一个布尔型的数据类型，其中缺失值为True，非缺失值为False。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
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- *1* *2* *3* [Pandas缺失值处理](https://blog.csdn.net/weixin_42322206/article/details/124230867)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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相关问题

pandas判断缺失值

在Pandas中，判断缺失值通常使用`isnull()`和`notnull()`这两个方法。它们返回的是布尔系列，其中True表示该位置的数据是缺失的（NaN），False表示不是缺失值。

例如：

import pandas as pd

# 假设df是一个DataFrame
df.isnull()   # 返回一个布尔型DataFrame，表示每个元素是否为NaN
df_not_null = df.notnull()   # 对应地，返回一个布尔型DataFrame，表示每个元素是否不是NaN

# 可以使用any()或all()方法检查整个列或行是否存在缺失值
has_missing_values = df.isnull().any()   # 是否有任何一列有缺失值
no_missing_values = df_not_null.all()   # 是否所有列都没有缺失值

# 也可以直接使用条件查询查看特定值的缺失情况
df[df['column_name'].isnull()]   # 查看指定列中缺失值的位置

此外，Pandas还有一些其他函数，如`dropna()`用于删除含有缺失值的行或列，`fillna()`则可以用来填充缺失值。

pandas 检查缺失值

在pandas中，检查缺失值是一个常见的操作，可以通过多种方法来实现。以下是一些常用的方法：

1. **使用`isnull()`或`isna()`方法**：
这些方法会返回一个与原数据框结构相同的布尔型数据框，其中缺失值为`True`，非缺失值为`False`。

   import pandas as pd

   data = {'A': [1, 2, None], 'B': [4, None, 6], 'C': [7, 8, 9]}
   df = pd.DataFrame(data)

   print(df.isnull())

2. **使用`isnull()`或`isna()`方法结合`sum()`方法**：
通过`sum()`方法可以统计每一列或每一行中缺失值的数量。

   print(df.isnull().sum())  # 统计每一列的缺失值数量
   print(df.isnull().sum(axis=1))  # 统计每一行的缺失值数量

3. **使用`info()`方法**：
`info()`方法可以提供数据框的详细信息，包括每一列的非空值数量。

   print(df.info())

4. **使用`notnull()`方法**：
`notnull()`方法与`isnull()`方法相反，返回布尔型数据框，其中非缺失值为`True`，缺失值为`False`。

   print(df.notnull())

通过这些方法，你可以方便地检查数据框中的缺失值，并根据需要进行后续处理。