Pandas中nan, extract, round怎么用

# Pandas中nan, extract, round怎么用

在Pandas中处理数据时，`nan`、`extract`和`round`是常用的功能，下面分别介绍它们的用法。

## 1. 处理缺失值（nan）

Pandas用`np.nan`表示缺失值，常用方法包括：
```python
import pandas as pd
import numpy as np

# 创建含nan的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, np.nan, 3], 'B': [4, 5, np.nan]})

# 检测nan
print(df.isna())

# 填充nan
df.fillna(0, inplace=True)  # 用0填充

2. 正则提取（extract）

str.extract()用于从字符串列中提取匹配正则表达式的组：

data = pd.Series(['John Doe (30)', 'Jane Smith (25)'])
# 提取姓名和年龄
result = data.str.extract(r'([A-Za-z ]+) \((\d+)\)')
print(result)

输出两列：姓名和年龄

3. 数值舍入（round）

round()用于对数值进行四舍五入：

df = pd.DataFrame({'A': [1.234, 2.567, 3.891]})

# 保留2位小数
df_rounded = df.round(2)
print(df_rounded)

输出：

      A
0  1.23
1  2.57
2  3.89

总结

• nan用于表示和操作缺失值
• extract配合正则表达式实现文本提取
• round控制数值精度

掌握这些方法能有效提升数据清洗效率。 “`