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这篇CFSDN的博客文章使用pandas或numpy处理数据中的空值(np.isnan()/pd.isnull())由作者收集整理,如果你对这篇文章有兴趣,记得点赞哟.
最近在做数据处理的时候,遇到个让我欲仙欲死的问题,那就是数据中的空值该如何获取.
我的目的本来是获取数据中的所有非零且非空值,然后再计算获得到的所有数据计算均值,再用均值把0和空值填上。这个操作让我意识到了i is None/np.isnan(i)/i.isnull()之间的差别,再此做简单介绍:
先明确一个问题,即空值的产生只有np.nan()一种方法.
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# np.nan()的一些奇妙性质:
np.nan
=
=
np.nan
>>>
False
np.isnan(np.nan)
>>>
True
np.nan
is
None
>>>
False
type
(np.nan)
>>>
float
|
np.nan不是一个“空”对象,用 i is None判断是False; 。
对某个值是否为空值进行判断,只能用np.isnan(i)函数,万万不可用 i == np.nan()来做,否则你会死的很惨的,因为空值并不能用判断相等的“==”正确识别(上例前两条); 。
np.nan非空对象,其类型为基本数据类型float(是不是很神奇,我也不知道为什么要这样设计) 。
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# 首先创建一个DataFrame:
bb
=
pd.DataFrame({
'a'
:[
0
,
1
,
2
,np.nan]})
bb
>>> a
0
0.0
1
1.0
2
2.0
3
NaN
# 先测试一下np.isnan()
np.isnan(bb)
>>> a
0
False
1
False
2
False
3
True
# 值得一提的是,如果想获悉整个DataFrame有无空值,可以在此基础上这样做:
np.isnan(bb).
all
()
>>> a
False
dtype:
bool
# 这行是指返回值的dtype
# 再测试一下isnull()
pd.isnull(bb)
>>> a
0
False
1
False
2
False
3
True
|
由上可见,其实np.isnan()和pd.isnull()都可以对不论是DataFrame、Python list还是仅仅一个数值进行空值检测。但一般在实际应用中,np.isnan()多用于单个值的检验,pd.isnull()用于对一个DataFrame或Series(整体)的检验.
此外,根据pandas官方文档和源代码,pandas提供的另一个函数pd.isna()与pd.isnull()完全一样.
上面提到的any()/all()函数,请见pandas文档:
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.all.html#pandas.DataFrame.all 。
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.any.html#pandas.DataFrame.any 。
其他与空值检测或删除相关的函数还有:notna()、fillna()、dropna()等等。实战中应灵活使用.
补充:numpy中的nan(判断一个元素等于nan, 及nan安全函数 ) 。
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import
numpy as np
np.nan
nan
np.NaN
nan
np.NAN
nan
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x
=
np.array([
1
,
1
,
8
, np.nan,
10
])
np.nan
in
x
False
np.isin(np.nan, x)
array(
False
)
1
in
x
True
np.isin(
1
, x)
array(
True
)
np.isnan(x)
array([
False
,
False
,
False
,
True
,
False
])
x[
-
2
]
=
=
np.nan, np.isnan(x[
-
2
])
(
False
,
True
)
|
在np中nan需要用isnan这个函数来识别,还要注意:
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|
x
array([
1.
,
1.
,
8.
, nan,
10.
])
|
x 中所有的元素都变成了浮点型,这是因为nan是浮点型的.
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np.mean(x)
nan
np.nanmean(x)
5.0
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此外max, min, median等都是默认非nan安全的,需要加上nan来标记nan安全.
ps:pandas中是默认nan安全的.
补充:Python 处理DataFrame数据 pd.isnull() np.isnan()的方式 。
数据处理时,经常会遇到处理数据中的空值,涉及几个常用函数,pd.isnull(),pd.notnull(),np.isnan(),pd.notna(),pd.isna(),pd.fillna()、pd.dropna()等等. 。
本文关注pd.isnull(),pd.notnull(),np.isnan(),pd.notna(),pd.isna().
总结:
由下可知,np.isnan()和pd.isnull()都可以对不论是DataFrame、Python list还是仅仅一个数值进行空值检测。但一般在实际应用中,np.isnan()多用于单个值的检验,pd.isnull()用于对一个DataFrame或Series(整体)的检验.
pd.isnull()可以对不论是DataFrame、Python list还是仅仅一个数值进行空值检测。但一般在实际应用中,pd.isnull()用于对一个DataFrame或Series(整体)的检验.
此外,根据pandas官方文档和源代码,pandas提供的另一个函数pd.isna()与pd.isnull()完全一样.
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# 首先创建一个DataFrame:
df
=
pd.DataFrame({
'a'
:[
0
,
1
,
2
,np.nan]})
df
>>> a
0
0.0
1
1.0
2
2.0
3
NaN
# 测试isnull()
pd.isnull(df)
>>> a
0
False
1
False
2
False
3
True
# 测试isna()
pd.isna(df)
>>> a
0
False
1
False
2
False
3
True
# 测试notnull()
pd.notnull(df)
>>> a
0
True
1
True
2
True
3
False
# 测试notna()
pd.notna(df)
>>> a
0
True
1
True
2
True
3
False
|
判断是否为np.nan().
np.nan不是一个“空”对象,对某个值是否为空值进行判断,只能用np.isnan(i)函数.
np.nan非空对象,其类型为基本数据类型float.
np.nan()可以对不论是DataFrame、Python list还是仅仅一个数值进行空值检测。但一般在实际应用中,np.nan()多用于单个值的检验.
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np.nan
=
=
np.nan
>>>
False
np.isnan(np.nan)
>>>
True
type
(np.nan)
>>>
float
np.nan
is
None
>>>
False
np.isnan(df)
>>> a
0
False
1
False
2
False
3
True
|
以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我.
原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_41712499/article/details/82719987 。
最后此篇关于使用pandas或numpy处理数据中的空值(np.isnan()/pd.isnull())的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于使用pandas或numpy处理数据中的空值(np.isnan()/pd.isnull())的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。
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