Python?pandas庫中isnull函數(shù)使用方法
前言:
python的pandas庫中有?個?分便利的isnull()函數(shù),它可以?來判斷缺失值,我們通過?個例?學(xué)習(xí)它的使??法。
?先我們創(chuàng)建?個dataframe,其中有?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?:
也可以通過pycharm的ScivView查看:
我們先來運(yùn)?一下isnull()看會出現(xiàn)什么結(jié)果:
print(df.isnull())
運(yùn)行結(jié)果如下所示:
總結(jié):isnull()返回了布爾值,若該處為缺失值,返回True,若該處不為缺失值,則返回False
直接使?isnull()并不能很直觀的反應(yīng)缺失值的信息。 我們再調(diào)?其他命令進(jìn)?嘗試。
df.isnull().any()
# 會判斷哪些列包含缺失值,該列存在缺失值則返回True,反之False。 print(df.isnull().any())
運(yùn)行結(jié)果如下所示:
總結(jié):isnull().any()會判斷哪些列包含缺失值,該列存在缺失值則返回True,反之False。
再來看一個例子:
使用isnull().sum()它直接告訴我們每列缺失值的個數(shù)。
# isnull().sum()就更加直觀了,它直接告訴了我們每列缺失值的個數(shù)。 print(df.isnull().sum())
運(yùn)行結(jié)果如下所示:
我來解釋一下上面圖片:
- 第0列有2個值為NAN(Not A Number)
- 第1列有1個值為NAN
- 第2列有2個值為NAN
- 第3列有1個值為NAN
- 第4列有1個值為NAN
我們再細(xì)心看看這個圖。是不是和我們isnull().sum()的結(jié)果一模一樣?
到此這篇關(guān)于Python pandas庫中isnull函數(shù)使用方法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python isnull內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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