python none null nan
时间: 2024-04-16 20:15:04 浏览: 20
在 Python 中,`None`是一个特殊的值,表示一个变量没有值或者为空。`None`是一个关键字,用于表示空对象或者未定义的变量。例如,一个函数如果没有返回值,则默认返回`None`。
`null`并不是 Python 中的一个关键字或者内置函数,而是在其他编程语言中常用来表示空对象。
`nan`是一个特殊的浮点数,表示“不是一个数字”(Not a Number)。当某些数学运算无法产生有意义的结果时,会返回`nan`。例如,0.0/0.0 的结果是`nan`。在 Python 中,可以使用`math.isnan()`函数来检查一个值是否是`nan`。
相关问题
python pandas drop nan
在Python的pandas库中,dropna()方法用于丢弃含有空值的行或列。通过调用dropna()方法,可以删除DataFrame中包含NaN值的行或列。
例如,使用numpy和pandas创建一个包含NaN值的DataFrame数据,然后使用dropna()方法删除含有NaN值的行或列。
首先,导入numpy和pandas库,并创建一个包含NaN值的DataFrame数据:
```
import numpy as np
import pandas as pd
a = np.ones((11, 10))
for i in range(len(a)):
a[i, :i = np.nan
d = pd.DataFrame(data=a)
print(d)
```
输出结果如下所示:
```
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
0 NaN 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0
1 NaN NaN 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0
2 NaN NaN NaN 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0
3 NaN NaN NaN NaN 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0
4 NaN NaN NaN NaN NaN 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0
5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1.0 1.0 1.0 1.0
6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1.0 1.0 1.0
7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1.0 1.0
8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1.0
9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
10 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
```
然后,可以使用dropna()方法删除含有NaN值的行或列。默认情况下,dropna()方法删除含有任何NaN值的行。
```
d.dropna()
```
这将删除含有NaN值的行后的结果如下所示:
```
Empty DataFrame
Columns: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
Index: []
```
如果需要删除含有NaN值的列,可以通过设置参数axis=1来实现:
```
d.dropna(axis=1)
```
这将删除含有NaN值的列后的结果如下所示:
```
Empty DataFrame
Columns: []
Index: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
```
总之,使用dropna()方法可以在Python的pandas库中删除含有NaN值的行或列。通过设置参数axis=1,可以删除含有NaN值的列。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Python-pandas的dropna()方法-丢弃含空值的行、列](https://blog.csdn.net/xiao_yi_xiao/article/details/123502982)[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: 50%"]
- *3* [利用PythonPandas进行数据预处理-数据清洗](https://download.csdn.net/download/weixin_38722721/15448785)[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: 50%"]
[ .reference_list ]
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 ]