dataframe中查找nan
时间: 2023-11-18 11:12:13 浏览: 43
要查找 DataFrame 中的 NaN 值,可以使用 `isna()` 函数来生成一个布尔值的 DataFrame,其中 NaN 值对应 True,非 NaN 值对应 False。例如:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B': [4, np.nan, np.nan], 'C': [7, 8, 9]})
print(df.isna())
```
输出结果为:
```
A B C
0 False False False
1 False True False
2 True True False
```
其中,第二行第二列和第三列第二行都是 NaN 值,因此在输出结果中对应的位置是 True。可以看到,`isna()` 函数返回的结果与 DataFrame 的形状相同,但元素为布尔值。
如果要查找整个 DataFrame 中的 NaN 值总数,可以使用 `sum()` 函数对 `isna()` 的结果求和,如下所示:
```python
print(df.isna().sum().sum())
```
输出结果为:
```
3
```
即 DataFrame 中一共有 3 个 NaN 值。
相关问题
dataframe 找nan
如果您的问题是如何在 dataframe 中找到 NaN 值,我可以回答这个问题。您可以使用 pandas 库中的 isna() 方法来查找 NaN 值。例如,如果您的 dataframe 名称为 df,则可以使用以下代码来查找 NaN 值:
df.isna()
这将返回一个布尔值 dataframe,其中 NaN 值为 True,非 NaN 值为 False。您可以使用 sum() 方法来计算每列中的 NaN 值数量:
df.isna().sum()
这将返回一个包含每列 NaN 值数量的 series。
python dataframe 查nan数量
要查找Python dataframe中NaN的数量,你可以使用isnull()函数将数据框转换为布尔值的数据框,然后使用sum()函数计算True的数量。下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例数据框
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, None, 4, 5],
'col2': [6, None, 8, 9, 10],
'col3': [None,12, 13, 14, 15})
# 使用isnull()函数将数据框转换为布尔值的数据框
is_nan = df.isnull()
# 使用sum()函数计算True的数量
nan_count = is_nan.sum().sum()
print("NaN的数量为:", nan_count)
```
这段代码中,我们先创建了一个示例数据框df,然后使用isnull()函数将df转换为一个布尔值的数据框is_nan,其中True表示对应的位置是NaN。接下来,我们使用sum()函数两次来计算is_nan中True的数量,即NaN的数量。最后,我们打印出NaN的数量。
希望这个答案对你有帮助!<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python dataframe NaN处理方式](https://download.csdn.net/download/weixin_38656064/13761277)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [Python pandas读取表格时nan值判断,dataframe中nan值判断,判断表格中nan值的类型,判断数组中nan值的类型](https://blog.csdn.net/L_goodboy/article/details/124414931)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [【Python】从列表/dataframe/pandas中删除 nan](https://blog.csdn.net/weixin_39589455/article/details/128287589)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]