前一段时间在用Pandas处理数据的时候，遇到空值Null的时候出了一些匪夷所思的结果。后来发现是因为Pandas版本太低导致的。这篇博文只是想把遇到的一些问题整理出来，但是会使用Pandas最新版本(Pandas V1.1.5)1. pandas中的NULL值及其判断1) 首先Pandas中提供了专门的函数对空值进行判断，具体有isnull()、notnull()。 对于isnull()函数，如
05_Pandas删除，替换并提取其中的缺失值NaN(dropna,fillna,isnull)例如，当使用pandas读取csv文件时，如果元素为空，则将其视为缺失值NaN（非数字）。使用dropna（）方法删除缺失值，使用fillna（）方法用其他值替换（填充）缺失值。如果要提取包含缺失值的行或列，使用isnull（）方法确定元素是否缺失。例如，读取并使用包含带read_csv的空格的csv文
pandas基于numpy，所以其中的空值nan和numpy.nan是等价的。numpy中的nan并不是空对象，其实际上是numpy.float64对象，所以我们不能误认为其是空对象，从而用bool(np.nan)去判断是否为空值，这是不对的。 对于pandas中的空值，我们该如何判断，并且有
pandas空值填充，缺失值处理
原创
2021-06-05 19:22:53
1760阅读
数据缺失是数据不完整的表非常不可取，这时候就需要通过填充手段来进行缺失值填充。空值填充空值填充是指利用某些技术手段把空缺的值给填充
原创
2023-05-18 17:07:11
310阅读
pandas空值填充背景完整代码代码解读背景数据缺失是数据不完整的表现，常表现为空值，也是数据分析人员经常碰到的问题，数据的缺失可能是数据采集不到，或在数据录入的不小心遗漏，或者根本不存在这个数据，还可能是数据导出的过程发生错误，数据的缺失会使得信息不完整，处理缺失数据一般会有下面两种办法直接删除掉 当缺失值占比非常小，直接省略掉缺失的这部分数据，但是在原数据量小的情况下，
原创
2022-04-08 16:36:13
3317阅读
今天遇到一个需求如下：需要删除读取的csv的文件中，某一列为空的行，想到Dataframe中有dropn
原创
2023-02-06 16:16:27
311阅读
'''判断是否为空表格'''
# 根据长度
obj_.df4.shape[0]
# # 根据pd.isnull之和
# pd.isnull(obj_.df4).sum().sum()
# # 根据isna isnull之和
# obj_.df4.isna().sum().sum()参考文献Pandas的isna() vs isnull() vs numpy.isnan()有什么区别？https:/
原创
2023-04-10 11:02:33
507阅读
最近在做“对比excel，学习pandas系列”，前面发了一篇 很受读者喜爱，今天给大家介绍一下excel和pandas实现数据清洗的种方式1.处理数据中的空值我们在处理真实的数据时，往往会有很多缺少的的特征数据，就是所谓的空值，必须要进行处理才能进行下一步分析空值的处理方式有很多种，一般是删除或者填充Excel通过“查找和替换”功能实现空值的统一替换：通过“定位”删除空值：pand
1.处理数据中的空值我们在处理真实的数据时，往往会有很多缺少的的特征数据，就是所谓的空值，必须要进行处理才能进行下一步分析空值的处理方式有很多种，一般是删除或者填充Excel通过“查找和替换”功能实现空值的统一替换：通过“定位”删除空值：pandas处理空值的方式比较灵活，可以使用dropna函数删除空值import pandas as pd
data=pd.read_csv('成绩表.csv',
不能使用is None,bool这些来判断, df = pd.DataFrame([]) data.empty True
转载
2021-01-05 18:57:00
518阅读
pandas.isnull(值)
原创
2021-10-08 14:41:52
3198阅读
# Python 判断空值
在编程中，经常会遇到需要判断变量是否为空值的情况。Python提供了多种方法来判断空值，本文将介绍其中的几种常用方法。
## 1. 使用if语句判断空值
最简单的方法是使用if语句来判断变量是否为空值。在Python中，空值可以用None表示。下面是一个示例代码：
```python
value = None
if value is None:
pri
原创
2023-07-25 22:00:31
2079阅读
写在前面上周我们读取完了数据(Python数据分析实战：获取数据)，下面就要对数据进行清洗了，首先是对缺失值的处理。缺失值也就是空值，先找出来再处理。查看缺失值可以使用isnull方法来查看空值，得到的结果是布尔值。# 查看缺失值df_list.isnull()结果：对于小的数据集来说，可以这样看，但对于大的数据集这样查看空值貌似没什么意义，没关系，还有其他方法，可以使用info方法# 查看空值d
转载
2023-08-16 20:06:47
252阅读
Python是一种简单易学的编程语言，它提供了许多内置函数和方法来处理不同类型的数据。在处理数据时，我们经常会遇到空值的情况。空值表示没有任何值或者缺少值的情况，它在程序中十分常见。因此，判断空值是我们开发中经常需要用到的一项技术。
本文将向您介绍如何在Python中判断空值，并给出一些示例代码和实际应用场景。
## 什么是空值
空值是指没有任何值或者缺少值的情况。在Python中，我们使用
原创
2023-09-02 15:42:06
71阅读
首先了解python对象的概念python中，万物皆对象，所有的操作都是针对对象的。 那什么是对象？5是一个int对象，‘oblong'是一个str对象，异常也是一个对象，抽象一点是，人，猫，够也是一个对象那对于一个对象，它就有包括两方面的特征：属性：去描述它的特征方法： 它所具有的行为所以，对象=属性+方法 （其实方法也是一种属性，一种区别于数据属性的可调用属性）类：把具有相同属性和方法的对象就
当在文本文件中，空值为null，读入dataframe中，空值为NaN时，使用pd.isnull()\pd.notnull()对一列进行空值判断；
转载
2023-06-15 10:19:10
427阅读
参考资料：Python中Nan||None||NaT||Null背景：python中有许多表示空值的方式，本文对不同的空值表达方式从类型、等值性、语法方面进行归纳总结1. None介绍None是python中独有的特殊数据类型，它不同于空列表、空字符串、空Series等，它是一个特殊的存在，表示什么都没有。类型NoneType2. NaN和np.nan介绍NaN（not a number）是属于n
转载
2023-06-12 16:59:22
282阅读
判断DataFrame中某一项的值是否为空的方法有两种：1.通过pd.isnull()来判断，语法格式：import pandas as pd
pd.isnull(data.loc[i,'column_name'])
#或者下面这条
pd.isnull(data.loc[i,'column_name'])==True转化为：判断某项值不为空的方法，不为空则继续执行的if语句import pa
转载
2023-05-31 11:34:23
1110阅读
Pandas
库是在数据分析时最常使用的库。它所包含的数据结构和数据处理工具的设计使得在Python中进行数据清洗和分析非常快捷。由于Pandas
功能非常多
，本文
只介绍
Series和
DataFrame
这两种数据结构的数据处理
。下面
就
开始今天的学习吧！
Series结构 Series是一
转载
2023-08-22 18:45:10
135阅读
