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Python pandas庫(kù)中的isnull()詳解

 更新時(shí)間：2019年12月26日 16:29:39   作者：flying bug  
今天小編就為大家分享一篇Python pandas庫(kù)中的isnull()詳解，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧

問(wèn)題描述

python的pandas庫(kù)中有一個(gè)十分便利的isnull()函數(shù)，它可以用來(lái)判斷缺失值，我們通過(guò)幾個(gè)例子學(xué)習(xí)它的使用方法。

首先我們創(chuàng)建一個(gè)dataframe,其中有一些數(shù)據(jù)為缺失值。

 import pandas as pd
 import numpy as np
 df = pd.DataFrame(np.random.randint(10,99,size=(10,5)))
 df.iloc[4:6,0] = np.nan
 df.iloc[5:7,2] = np.nan
 df.iloc[7,3] = np.nan
 df.iloc[2:3,4] = np.nan

得到的結(jié)果如下所示

    0  1   2   3   4
 0 63.0 89 58.0 94.0 10.0
 1 44.0 77 66.0 54.0 14.0
 2 25.0 41 93.0 56.0  NaN
 3 43.0 26 27.0 53.0 44.0
 4  NaN 98 45.0 32.0 45.0
 5  NaN 28  NaN 72.0 10.0
 6 69.0 92  NaN 24.0 61.0
 7 51.0 22 35.0  NaN 72.0
 8 83.0 32 93.0 62.0 25.0
 9 48.0 54 83.0 30.0 79.0

我們先來(lái)運(yùn)行以下isnull()看會(huì)出現(xiàn)什么結(jié)果

df.isnull()
    0   1   2   3   4
 0 False False False False False
 1 False False False False False
 2 False False False False  True
 3 False False False False False
 4  True False False False False
 5  True False  True False False
 6 False False  True False False
 7 False False False  True False
 8 False False False False False
 9 False False False False False

可見(jiàn)程序返回了布爾值，該處為缺失值，返回True，該處不為缺失值，則返回False

其它

直接使用isnull()并不能很直觀的反應(yīng)缺失值的信息。

我們?cè)僬{(diào)用其他命令進(jìn)行嘗試。

df.isnull().any()
 0   True
 1  False
 2   True
 3   True
 4   True
dtype: bool

可見(jiàn)df.isnull().any()會(huì)判斷哪些列包含缺失值，該列存在缺失值則返回True，反之False。

df.isnull().sum()
 0  2
 1  0
 2  2
 3  1
 4  1
 dtype: int64

isnull().sum()就更加直觀了，它直接告訴了我們每列缺失值的數(shù)量。

以上這篇Python pandas庫(kù)中的isnull()詳解就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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