df[df['列的字段名'].isnull()] ...
data.isnull .any .sum data.isnull 是判断dataframe中的数据是否为Nan,是Nan则为true否则为False。 any是将列合并,此时一个数值表示一个列的情况,如果一整列都没有Nan则为False,否则为True。 sum是将列作和得出含有Nan列的数值。 ...
2021-09-05 20:58 0 131 推荐指数:
df[df['列的字段名'].isnull()] ...
df.isnull().any() 用来判断某列是否有缺失值 df.isnull().all() 用来判断某列是否全部为空值 ...
Pandas使用这些函数处理缺失值: isnull和notnull:检测是否是空值,可用于df和series dropna:丢弃、删除缺失值 axis : 删除行还是列,{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0 how ...
1、检查缺失值 为了更容易地检测缺失值(以及跨越不同的数组dtype),Pandas提供了isnull()和notnull()函数,它们也是Series和DataFrame对象的方法 - 2、清理/填充缺少 数据Pandas提供了各种方法来清除缺失的值。 fillna()函数 ...
什么是缺失值? 直观上理解,缺失值表示的是“缺失的数据” 创建数据 识别出缺失值或非缺失值 过滤掉一些缺失的行 丢弃缺失值 .dropna() Seriese 使用 dropna 比较简单 ...
比如说有一个名为 df1 的dataframe要统计某一列(比如说列名是city)中各个值出现的次数 #可以通过df.colname 来指定某个列,value_counts()在这里进行计数 df2 = df1.city.value_counts() print(df2 ...
内容目录 1. 什么是缺失值 2. 丢弃缺失值 3. 填充缺失值 4. 替换缺失值 5. 使用其他对象填充 数据准备 import pandas as pd import numpy as np index = pd.Index(data=["Tom ...
缺失值是指数据集中的某些观测存在遗漏的指标值,缺失值的存在同样会影响到数据分析和挖掘的结果。 一般而言,当遇到缺失值是可以采三种方法处置:删除法,替换法和插补法。 1.删除法使用情况:当确实的观测比例非常低是,如5%以内,可以直接删除这些缺失的变量。 2.替换法:用某种直接替换缺失值 ...