jupyter查找缺失值的索引

在 Jupyter Notebook 中，可以使用 pandas 库来查找缺失值的索引。假设你已经读取了一个 CSV 文件并将其存储在名为 `df` 的 pandas DataFrame 中，可以使用以下代码来查找缺失值的索引：

# 查找缺失值的索引
missing_index = df.isnull().any(1).nonzero()[0]

# 打印缺失值的索引
print(missing_index)

在上述代码中，`isnull()` 方法可以将所有的缺失值标记为 True，`any(1)` 方法可以检查每一行是否存在缺失值并返回一个布尔值数组，`nonzero()` 方法可以返回所有为 True 的索引，并将其存储在一个元组中（因为可能会有多个索引），我们通过 `[0]` 取出第一个元素，即所有缺失值的索引。

相关问题

jupyter处理缺失值

在Jupyter中处理缺失值可以使用以下方法：

1. 查看是否有缺失值：

df.isnull().sum()

这将返回每列中缺失值的数量。

2. 删除缺失值：

df.dropna()

这将删除包含缺失值的行。

3. 填充缺失值：

from sklearn.impute import SimpleImputer

imputer = SimpleImputer(strategy='mean')
df_filled = imputer.fit_transform(df)

这将使用平均值填充缺失值。

jupyter删除缺失值

在Jupyter中删除缺失值可以使用pandas库中的dropna()方法。该方法可以按行或列删除缺失值。如果要按行删除缺失值，可以使用dropna()方法并设置axis参数为0。如果要按列删除缺失值，可以设置axis参数为1。另外，也可以使用fillna()方法将缺失值填充为指定的值。例如，可以使用以下代码删除df中所有缺失值所在的行：

df.dropna(axis=0, inplace=True)

--相关问题--:
1. 如何使用fillna()方法填充缺失值？
2. 如何使用Jupyter创建一个新的数据分析项目？