df[df['列的字段名'].isnull()] ...
data.isnull .any .sum data.isnull 是判斷dataframe中的數據是否為Nan,是Nan則為true否則為False。 any是將列合並,此時一個數值表示一個列的情況,如果一整列都沒有Nan則為False,否則為True。 sum是將列作和得出含有Nan列的數值。 ...
2021-09-05 20:58 0 131 推薦指數:
df[df['列的字段名'].isnull()] ...
df.isnull().any() 用來判斷某列是否有缺失值 df.isnull().all() 用來判斷某列是否全部為空值 ...
Pandas使用這些函數處理缺失值: isnull和notnull:檢測是否是空值,可用於df和series dropna:丟棄、刪除缺失值 axis : 刪除行還是列,{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0 how ...
1、檢查缺失值 為了更容易地檢測缺失值(以及跨越不同的數組dtype),Pandas提供了isnull()和notnull()函數,它們也是Series和DataFrame對象的方法 - 2、清理/填充缺少 數據Pandas提供了各種方法來清除缺失的值。 fillna()函數 ...
什么是缺失值? 直觀上理解,缺失值表示的是“缺失的數據” 創建數據 識別出缺失值或非缺失值 過濾掉一些缺失的行 丟棄缺失值 .dropna() Seriese 使用 dropna 比較簡單 ...
比如說有一個名為 df1 的dataframe要統計某一列(比如說列名是city)中各個值出現的次數 #可以通過df.colname 來指定某個列,value_counts()在這里進行計數 df2 = df1.city.value_counts() print(df2 ...
內容目錄 1. 什么是缺失值 2. 丟棄缺失值 3. 填充缺失值 4. 替換缺失值 5. 使用其他對象填充 數據准備 import pandas as pd import numpy as np index = pd.Index(data=["Tom ...
缺失值是指數據集中的某些觀測存在遺漏的指標值,缺失值的存在同樣會影響到數據分析和挖掘的結果。 一般而言,當遇到缺失值是可以采三種方法處置:刪除法,替換法和插補法。 1.刪除法使用情況:當確實的觀測比例非常低是,如5%以內,可以直接刪除這些缺失的變量。 2.替換法:用某種直接替換缺失值 ...