用pandas进行查看缺失值
时间: 2023-11-16 20:07:17 浏览: 33
可以使用 Pandas 的 isnull() 方法查看数据中的缺失值。示例如下:
```python
import pandas as pd
# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')
# 查看缺失值
print(df.isnull())
```
输出结果中,缺失值为 True,非缺失值为 False。可以通过 isnull().sum() 方法计算每列缺失值的数量:
```python
# 计算每列缺失值数量
print(df.isnull().sum())
```
也可以使用 dropna() 方法删除缺失值所在的行或列:
```python
# 删除包含缺失值的行
df.dropna(inplace=True)
```
相关问题
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:
```python
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
```
pandas库查看缺失值的方法是不是isna?
是的,pandas库中查看缺失值的方法是isna()。\[1\] 该方法可以用于DataFrame对象,用于检测每个元素是否为缺失值。它返回一个布尔值的DataFrame,其中缺失值为True,非缺失值为False。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [pandas函数 | 缺失值相关 isna/dropna/fillna](https://blog.csdn.net/Iris_glitch/article/details/108106102)[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^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [整理【Pandas的缺失值处理】](https://blog.csdn.net/weixin_48592695/article/details/126153353)[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^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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