本文主要是介绍[523]pd.isnull,pd.notnull,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
pandas中用函数isnull 和notnull 来检测数据丢失
python pandas判断缺失值一般采用 isnull()
,生成的是所有数据的true/false矩阵
1 pd.isnull()
元素级别的判断,把对应的所有元素的位置都列出来,元素为空或者NA就显示True,否则就是False
会产生如下结果
2 pd.isnull().any()
列级别的判断,只要该列有为空或者NA的元素,就为True,否则False
则会判断哪些”列”存在缺失值
3 pd[pd.isnull().values==True]
可以只显示存在缺失值的行列,清楚的确定缺失值的位置。
4 iris.columns[iris.isnull().any()].tolist()
iris是dataframe对象,将为空或者NA的列找出来
5 isnull().sum()
将列中为空的个数统计出来
参考:https://blog.csdn.net/xiaoxiaosuwy/article/details/81187694
这篇关于[523]pd.isnull,pd.notnull的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!