怎么查看pandas中的空值
时间: 2023-06-19 20:07:35 浏览: 44
在 Pandas 中,你可以使用 `isnull()` 方法来查看空值。
如果你想查看整个 DataFrame 中的空值,可以使用 `df.isnull()`,其中 `df` 是你的 DataFrame 变量名。这将返回一个布尔型 DataFrame,其中值为 `True` 的单元格表示对应位置上原始 DataFrame 中的值为空值。
如果你只想查看某个特定列中的空值,可以使用 `df['列名'].isnull()`,其中 `列名` 是你感兴趣的列的名字。这将返回一个布尔型 Series,其中值为 `True` 的元素表示该列中对应位置上的值为空值。
相关问题
pandas查看空值
你可以使用 `isnull()` 函数来查看 Pandas 数据框中的空值。下面是一个例子:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含空值的数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None], 'B': ['a', None, 'c']})
print(df)
# 查看哪些值是空值
print(df.isnull())
```
输出结果如下:
```
A B
0 1.0 a
1 2.0 None
2 NaN c
A B
0 False False
1 False True
2 True False
```
你可以看到,`isnull()` 函数返回的是一个与原始数据框维度相同的布尔值数据框,其中空值对应的位置为 True,非空值对应的位置为 False。
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:
```python
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)
```