脚本专栏 
首页 > 脚本专栏 > 浏览文章

对Pandas DataFrame缺失值的查找与填充示例讲解

(编辑:jimmy 日期: 2025/12/30 浏览:3 次 )

查看DataFrame中每一列是否存在空值:

temp = data.isnull().any() #列中是否存在空值
print(type(temp))
print(temp)

结果如下,返回结果类型是Series,列中不存在空值则对应值为False:

<class 'pandas.core.series.Series'>
eventid        False
iyear         False
imonth        False
iday         False
approxdate       True
extended       False
resolution       True
...
Length: 135, dtype: bool

列数太多,可以将Series转化为DataFrame不存在空值的列:

colnull=pd.DataFrame(data={'colname': temp.index,'isnulls':temp.values})
#print(colnull.head())
#不存在空值的列名
print(colnull.loc[colnull.isnulls==False,'colname'])

结果如下:

0       eventid
1        iyear
2        imonth
3         iday
...
Name: colname, dtype: object

如下取出某一列(nkill)存在空值的记录,返回一个DataFrame:

data[data.nkill.isnull()]

缺失值填充,inplace值为真代表直接在原DataFrame上进行操作:

data['doubtterr'].fillna(0, inplace=True)
data['propvalue'].fillna(data['propvalue'].median(),inplace=True)
 

以上这篇对Pandas DataFrame缺失值的查找与填充示例讲解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

上一篇:详解Python下Flask-ApScheduler快速指南
下一篇:Python中修改字符串的四种方法
一句话新闻
一文看懂荣耀MagicBook Pro 16
荣耀猎人回归!七大亮点看懂不只是轻薄本,更是游戏本的MagicBook Pro 16.
人们对于笔记本电脑有一个固有印象:要么轻薄但性能一般,要么性能强劲但笨重臃肿。然而,今年荣耀新推出的MagicBook Pro 16刷新了人们的认知——发布会上,荣耀宣布猎人游戏本正式回归,称其继承了荣耀 HUNTER 基因,并自信地为其打出“轻薄本,更是游戏本”的口号。
众所周知,寻求轻薄本的用户普遍更看重便携性、外观造型、静谧性和打字办公等用机体验,而寻求游戏本的用户则普遍更看重硬件配置、性能释放等硬核指标。把两个看似难以相干的产品融合到一起,我们不禁对它产生了强烈的好奇:作为代表荣耀猎人游戏本的跨界新物种,它究竟做了哪些平衡以兼顾不同人群的各类需求呢?
友情链接:杰晶网络 DDR爱好者之家 南强小屋 黑松山资源网 白云城资源网 网站地图 SiteMap