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检查Pandas数据框架中的NaN

  • Post category:Python

当我们在处理Pandas数据框架时，NaN是经常会出现的值。NaN是指“Not a Number”，它通常出现在数据缺失或者无法表示的情况下。因此，在我们处理数据时，需要先检查是否存在NaN，如果存在，需要进行相应的处理。

下面是一些检查Pandas数据框架中NaN的方法：

1. isnull()方法

这个方法可以用来检查数据框架中是否存在NaN值，返回的是一个布尔值的数据框架。如果数据框架中的值是NaN，则对应的元素需要被标记为True。

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含NaN的数据框架
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B': [4, np.nan, np.nan], 'C': [7, 8, 9]})

print(df.isnull())

输出：

       A      B      C
0  False  False  False
1  False   True  False
2   True   True  False

在上面的输出结果中，可以看到数据框架中的NaN都被标记为True。

2. notnull()方法

这个方法和isnull()方法的作用相反，可以用来检查数据框架中是否不存在NaN值。返回的也是一个布尔值的数据框架，如果数据框架中的值是NaN，则对应的元素需要被标记为False。

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含NaN的数据框架
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B': [4, np.nan, np.nan], 'C': [7, 8, 9]})

print(df.notnull())

输出：

       A      B     C
0   True   True  True
1   True  False  True
2  False  False  True

在上面的输出结果中，可以看到数据框架中的NaN都被标记为False。

3. any()和all()方法

在不同的情况下，我们需要检查数据框架中是否存在至少一个NaN或是否所有的元素都是NaN。这时就可以使用any()和all()方法。any()方法返回的是一个布尔值，如果存在一个NaN，则返回True，否则返回False；all()方法返回的也是一个布尔值，如果所有元素都是NaN，则返回True，否则返回False。

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含NaN的数据框架
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B': [4, np.nan, np.nan], 'C': [7, 8, 9]})

print(df.isnull().any())
print(df.isnull().all())

输出：

A     True
B     True
C    False
dtype: bool

A    False
B    False
C    False
dtype: bool

在上面的输出结果中，可以看到数据框架中的元素是否存在NaN，以及是否都是NaN。

4. dropna()方法

当我们检查到数据框架中存在NaN时，有时需要将这些NaN删除或替换。dropna()方法可以用来删除数据框架中的NaN，返回的是一个新的数据框架。在使用dropna()方法时，需要注意一些参数：

  • axis：指定删除行还是列，可以取值0或1，默认为0；
  • how：指定删除方式，可以取值any或all，默认为any；
  • thresh：指定保留的非NaN数据的最小个数，默认为None，即所有非NaN数据都会被保留；
  • subset：指定删除或保留的列或行。
import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含NaN的数据框架
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B': [4, np.nan, np.nan], 'C': [7, 8, 9]})

# 删除包含NaN的行
df = df.dropna(axis=0)

print(df)

输出：

     A    B    C
0  1.0  4.0  7.0

在上面的输出结果中，可以看到删除包含NaN的行后的新数据框架。

5. fillna()方法

当我们检查到数据框架中存在NaN时，有时需要将这些NaN进行替换。fillna()方法可以用来替换数据框架中的NaN，返回的是一个新的数据框架。在使用fillna()方法时，需要指定用来替换NaN的值。

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含NaN的数据框架
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B': [4, np.nan, np.nan], 'C': [7, 8, 9]})

# 用0替换NaN
df = df.fillna(0)

print(df)

输出：

     A    B  C
0  1.0  4.0  7
1  2.0  0.0  8
2  0.0  0.0  9

在上面的输出结果中，可以看到用0替换NaN后的新数据框架。

以上就是检查Pandas数据框架中的NaN的完整攻略和示例说明。通过上述方法，可以快速有效地检查和处理数据框架中的NaN值。

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