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
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
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
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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
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pandas空值填充，缺失值处理
原创
2021-06-05 19:22:53
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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
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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.isnull(值)
原创
2021-10-08 14:41:52
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不能使用is None,bool这些来判断, df = pd.DataFrame([]) data.empty True
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2021-01-05 18:57:00
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1.相关函数 df.dropna()df.fillna()df.isnull()df.isna()2.相关概念空值：在pandas中的空值是""缺失值：在dataframe中为nan或者naT（缺失时间），在series中为none或者nan即可 3.函数具体解释DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=...
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2021-09-07 14:45:09
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var exp = null;
if (exp ) {
//代码不会走进来
}else{
alert(“is null”);
}一般只需要用 if(exp) 来判断不为空就可以了一般只需要用 if(!exp) 来判断为空就可以了 ---------------------------------------------------------------------------
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2023-06-14 16:54:23
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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',
判断数组是否存在某个值：
Array.indexOf(val) > -1 //存在 (缺陷：一是不够语义化，它的含义是找到参数值的第一个出现位置，所以要去比较是否不等于-1，表达起来不够直观。二是，它内部使用严格相等运算符（===）进行判断，这会导致对NaN的误判。)Array.includes(val)判断对象是否存在某个字段：
obj["key"] != undefined
(缺陷:
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2023-06-07 22:32:50
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文章目录1 摘要2 代码示例3 参考文档 1 摘要根据项目需要,在数据库查询时，可能需要对查询结果进行封装，为了避免前端抛出空指针异常(NullPointException)对于没有值的字段也不能返回空,而应该赋一个默认值，在使用 MYSQL 作为数据库时，可使用 IFNULL() 方法来实现这一功能2 代码示例有一用户表CREATE TABLE `user` (
`id` bigint(2
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2023-06-07 19:32:14
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'''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
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null值判断以及空指针异常应该是我们在代码中经常遇到的。针对null值的处理有两种：（1）将null值替换为null对象（本质上，是利用多态）（2）利用Java 8 的Optional对象首先，看下方法将null值替换为null对象如何实现？举个栗子：一家公用公司的系统以Site表示地点（场所），顾客的信息以Customer表示，PaymentHistory表示顾客的付款记录，BillingPl
目录Optional的使用详解 2、构建Optional3、Optional API 及源码注解4、测试使用4.1、构建4.2、判断类4.3、获取类（常用）4.4、转换类4.5、测试API使用Optional的使用详解1、Optional介绍 Optional 类是一个可以为null的容器对象。如果值存在则isPresent()方法会返回true，调用get()方法会返回该对象。Opti
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
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2023-08-16 20:06:47
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1、空值的判断（！的使用）
对于null，或者miss value，freemarker会报错
我们可以使用 感叹号 来进行空值的判断
例如${user.group!"空值"}
如果user里没有group这个属性的值，那么它就会输出"空值"
再例如 ${user.group.name!"空值"},这样使用就是不可以的，这样写依然会报错，因为freemarker仅仅只会判断group.nam
