pandas如何创建缺失值
时间: 2023-03-27 20:01:54 浏览: 87
可以使用 pandas 中的 DataFrame 或 Series 对象的 fillna() 方法来创建缺失值。例如,可以使用以下代码将 DataFrame 中的所有 NaN 值替换为 :
df.fillna()
或者,可以使用以下代码将 DataFrame 中的所有 NaN 值替换为前一个非 NaN 值:
df.fillna(method='ffill')
还可以使用以下代码将 DataFrame 中的所有 NaN 值替换为后一个非 NaN 值:
df.fillna(method='bfill')
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pandas检测缺失值
在Pandas中,可以使用notnull()函数来检测缺失值。该函数返回一个布尔值的DataFrame,其中对于NaN值为False。
以下是一个示例代码,演示如何使用notnull()函数来检测Pandas DataFrame中的缺失值:
```python
# 导入pandas和numpy
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个包含缺失值的字典
data = {'First Score': [100, 90, np.nan, 95],
'Second Score': [30, 45, 56, np.nan],
'Third Score': [np.nan, 40, 80, 98]}
# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
# 使用notnull()函数检测缺失值
result = df.notnull()
# 打印结果
print(result)
```
运行以上代码,将会输出一个布尔值的DataFrame,其中对于缺失值NaN的位置为False,非缺失值的位置为True。
pandas 统计缺失值
在Pandas中,可以使用isnull()和notnull()函数来检查DataFrame中的缺失值。其中,isnull()函数返回一个布尔值的DataFrame,对于缺失值为True,否则为False;而notnull()函数返回一个布尔值的DataFrame,对于缺失值为False,否则为True。
以下是一个示例代码,演示如何使用isnull()和notnull()函数来检查DataFrame中的缺失值:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个包含缺失值的DataFrame
dict = {'First Score':[100, 90, np.nan, 95], 'Second Score': [30, 45, 56, np.nan], 'Third Score':[np.nan, 40, 80, 98]}
df = pd.DataFrame(dict)
# 使用isnull()函数检查缺失值
print(df.isnull())
# 使用notnull()函数检查缺失值
print(df.notnull())
```
运行以上代码,将输出一个布尔值的DataFrame,对于缺失值为True,否则为False。