pandas查看缺失值

可以使用Pandas的isnull()函数或者isna()函数来查看缺失值。示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个包含缺失值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4], 'B': [None, 6, 7, 8]})

# 使用isnull()函数查看缺失值
print(df.isnull())

# 使用isna()函数查看缺失值
print(df.isna())

输出结果：

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

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

相关问题

pandas缺失值的查看

在pandas中，可以使用isnull()和notnull()函数来查看数据中的缺失值。

isnull()函数返回一个布尔值的DataFrame，其中缺失值被标记为True，非缺失值被标记为False。notnull()函数则返回与isnull()相反的结果。

以下是一些常用的方法来查看pandas数据中的缺失值：

1. 使用isnull()函数查看整个DataFrame中的缺失值：

   df.isnull()

2. 使用isnull().sum()函数查看每列缺失值的数量：

   df.isnull().sum()

3. 使用isnull().sum().sum()函数查看整个DataFrame中缺失值的总数：

   df.isnull().sum().sum()

4. 使用notnull()函数查看整个DataFrame中的非缺失值：

   df.notnull()

5. 使用any()函数结合isnull()函数查看每列是否存在缺失值：

   df.isnull().any()

6. 使用any(axis=1)函数结合isnull()函数查看每行是否存在缺失值：

   df.isnull().any(axis=1)

以上是一些常用的方法来查看pandas数据中的缺失值。你可以根据具体的需求选择适合的方法来查看和处理缺失值。

pandas对缺失值处理

pandas是一个强大的数据处理库，提供了多种方法来处理缺失值。下面是pandas对缺失值处理的几种常用方法：

1. 删除缺失值：可以使用`dropna()`函数删除包含缺失值的行或列。可以通过设置参数来控制删除的方式，例如`axis`参数指定删除行还是列，`how`参数指定删除方式（any表示只要有一个缺失值就删除，all表示全部缺失值才删除）。

2. 填充缺失值：可以使用`fillna()`函数将缺失值替换为指定的值。可以通过设置参数来控制填充的方式，例如使用均值、中位数、众数等进行填充。

3. 插值填充：可以使用`interpolate()`函数进行插值填充。插值填充是根据已知数据点之间的关系，通过插值算法来推测缺失值。

4. 使用默认值填充：可以使用`fillna()`函数将缺失值替换为默认值。可以通过设置参数来指定默认值。

5. 使用前向填充或后向填充：可以使用`ffill()`函数进行前向填充，使用`bfill()`函数进行后向填充。前向填充是用前一个非缺失值来填充缺失值，后向填充是用后一个非缺失值来填充缺失值。