python 查看是否有nan

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mob64ca12e6f33c 2024-01-08 09:03:28 ©著作权

文章标签 数据 python Python 文章分类 Python 后端开发

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Python中查看是否有NaN的方法

作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何在Python中查看是否有NaN的方法。首先，让我们来整理一下整个流程，并用流程图展示出来。

flowchart TD
    A[开始] --> B[导入所需库]
    B --> C[创建数据]
    C --> D[检查是否有NaN]
    D --> E[处理NaN]
    E --> F[结束]

导入所需库

首先，我们需要导入所需的库。Python中有很多用于数据分析和处理的库，其中pandas是非常常用的一个。

import pandas as pd

创建数据

接下来，我们需要创建一些数据用于演示。假设我们有一个包含NaN值的数据集，我们可以使用pandas库中的DataFrame来创建。

data = {'Col1': [1, 2, 3, np.nan, 5, 6],
        'Col2': [7, np.nan, 9, 10, 11, 12],
        'Col3': [13, 14, np.nan, 16, 17, 18]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

这样我们就创建了一个包含NaN值的DataFrame。

检查是否有NaN

接下来，我们需要检查数据中是否存在NaN值。我们可以使用pandas库中的isna()函数来判断每个元素是否是NaN。

print(df.isna())

该函数返回一个布尔类型的DataFrame，其中True表示对应的元素是NaN，False表示对应的元素不是NaN。

处理NaN

如果我们想要将NaN值替换成其他值，可以使用pandas库中的fillna()函数。

df_filled = df.fillna(0)
print(df_filled)

这里我们将NaN值替换成了0，当然你也可以根据需要选择其他的替换值。

完整代码示例

下面是完整的代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建数据
data = {'Col1': [1, 2, 3, np.nan, 5, 6],
        'Col2': [7, np.nan, 9, 10, 11, 12],
        'Col3': [13, 14, np.nan, 16, 17, 18]}
df = pd.DataFrame(data)
print("原始数据：")
print(df)

# 检查是否有NaN
print("是否有NaN：")
print(df.isna())

# 处理NaN
df_filled = df.fillna(0)
print("替换NaN之后的数据：")
print(df_filled)