python 缺失值查找

在数据分析领域，数据中存在缺失值是一件很常见的事情。Python 中有很多库可以帮助我们查找缺失值，这篇文章将介绍一些常用的方法。

首先，我们需要导入 pandas 库。pandas 是 Python 中非常常用的数据处理库，它可以方便地处理数据中的缺失值。

import pandas as pd

接下来，我们可以使用 pandas 的 isnull() 方法来查找数据中的缺失值。isnull() 方法会返回一个布尔型的 DataFrame，对于缺失值位置的元素，其值为 True。

data = {
'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], 'age': [25, None, 19, 32]}
    df = pd.DataFrame(data)print(df.isnull())

输出结果如下：

name    age0  False  False1  False   True2  False  False3  False  False

上面的代码中，我们创建了一个字典类型的数据，然后使用 pd.DataFrame() 方法将其转换为 DataFrame。然后通过 isnull() 方法查找 DataFrame 中的缺失值，返回的结果是一个DataFrame。

除了 isnull() 方法，我们还可以使用 notnull() 方法来查找非缺失值。

print(df.notnull())

输出结果如下：

name    age0  True   True1  True  False2  True   True3  True   True

上面的代码中，我们使用了 notnull() 方法来查找非缺失值。

还有一个常用的方法是 dropna()，该方法可以删除 DataFrame 中带有缺失值的行。

df_clean = df.dropna()print(df_clean)

输出结果如下：

name   age0    Alice  25.02  Charlie  19.03    David  32.0

上面的代码中，我们使用了 dropna() 方法来删除 DataFrame 中的缺失值。

最后，如果我们需要将缺失值替换为其他的值，我们可以使用 fillna() 方法。

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

输出结果如下：

name   age0    Alice  25.01      Bob   0.02  Charlie  19.03    David  32.0

上面的代码中，我们使用了 fillna() 方法将数据中的缺失值替换为 0。

综上所述，Python 中有很多库可以帮助我们查找缺失值，其中 pandas 是最常用的库之一。我们可以通过 isnull()、notnull()、dropna() 和 fillna() 方法来查找和处理缺失值。

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