Pandas处理丢失数据

1、创建含NaN的矩阵

>>> dates = pd.date_range('', periods=6)

>>> df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6,4)),index=dates, columns=['A','B','C','D'])

>>> df.iloc[0,1] = np.nan

>>> df.iloc[1,2] = np.nan

>>> print(df)

             A     B     C   D

2013-01-01   0   NaN   2.0   3

2013-01-02   4   5.0   NaN   7

2013-01-03   8   9.0  10.0  11

2013-01-04  12  13.0  14.0  15

2013-01-05  16  17.0  18.0  19

2013-01-06  20  21.0  22.0  23

2、pd.dropna():直接去掉有NaN的行或列

>>> df.dropna(

...     axis=0,     # 0: 对行进行操作; 1: 对列进行操作

...     how='any'   # 'any': 只要存在 NaN 就 drop 掉; 'all': 必须全部是 NaN 才 drop

...     )

             A     B     C   D

2013-01-03   8   9.0  10.0  11

2013-01-04  12  13.0  14.0  15

2013-01-05  16  17.0  18.0  19

2013-01-06  20  21.0  22.0  23

3、pd.fillna():将NaN的值用其他值代替，比如代替成0：

>>> df.fillna(value=0)

             A     B     C   D

2013-01-01   0   0.0   2.0   3

2013-01-02   4   5.0   0.0   7

2013-01-03   8   9.0  10.0  11

2013-01-04  12  13.0  14.0  15

2013-01-05  16  17.0  18.0  19

2013-01-06  20  21.0  22.0  23

4、pd.isnull():判断是否有缺失数据NaN,为True表示缺失数据

>>> df.isnull()

                A      B      C      D

2013-01-01  False   True  False  False

2013-01-02  False  False   True  False

2013-01-03  False  False  False  False

2013-01-04  False  False  False  False

2013-01-05  False  False  False  False

2013-01-06  False  False  False  False

>>> np.any(df.isnull()) == True#检测在数据中是否存在 NaN, 如果存在就返回 True:
True

巴特西

Pandas处理丢失数据

最新文章

热门文章