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这篇文章主要介绍如何查看Pandas DataFrame缺失值,文中介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们一定要看完!
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)
以上是“如何查看Pandas DataFrame缺失值”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!希望分享的内容对大家有帮助,更多相关知识,欢迎关注亿速云行业资讯频道!
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