本文主要介绍了pandas中NaN缺失值的处理方法，主要有两种方法，具体如下：
缺失值处理
两种方法:
处理缺失值为NaN
先判断数据中是否存在NaN,通过下面两个方法中任意一个
pd.isnull(dataframe)
# dataframe为数据
如果数据中存在NaN返回True,如果没有就返回False
pd.notnull(dataframe)
该方法与isnull相反
any() 和 all()
"""
pd.isnull(dataframe).any()
判断哪一个字段中存在缺失值没有就返回False
pd.notnull(dataframe).all()
判断哪一个字段中存在缺失值没有就返回True
"""
使用numpy也可以进行判断
import numpy as np
np.any(pd.isnull(dataframe)) # 如果返回True,说明数据中存在缺失值
np.all(pd.notnull(dataframe)) # 如果返回False, 说明数据中存在缺失值
然后进行数据处理
方式一: 删除空值行
dataframe.dropna(inplace=False)
"""
dropna() 是删除空值数据的方法, 默认将只要含有NaN的整行数据删除,
如果想要删除整行都是空值的数据需要添加how='all'参数
默认是删除整行, 如果对列做删除操作, 需要添加axis参数,
axis=1表示删除列, axis=0表示删除行
inplace: 是否在当前的dataframe中执行此操作,
True表示在原来的基础上修改,
False表示返回一个新的值, 不修改原有数据
"""
方式二: 替换/插补
dataframe.fillna('替换的值value',inplace=False)
'''
把替换NaN的值传入到fillna()中
'''
缺失值NaN有默认标记的值
比如有的空值不是NaN, 有的是一个'?'
先替换
使用numpy把"?"替换为NaN
import numpy as np
# 替换
dataframe.replace(to_replace="?", value=np.nan)
把其他的缺失值换为NaN后, 然后就按照缺失值为NaN的方式就行操作
删除数据
如果只是单独的删除数据可以使用drop()方法
DataFrame.drop(labels=None,axis=0, index=None, columns=None, inplace=False)
'''
代码解释:
labels : 就是要删除的行列的名字,用列表指定
index : 直接指定要删除的行
columns : 直接指定要删除的列
inplace=False : 表示返回一个新的值, 不修改原有数据
inplace=True : 表示在原来的基础上修改
'''
例:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('/text.xlsx')
# 删除第0行和第1行
df.drop(labels=[0,1],axis=0)
# 删除列名为 age 的列
df.drop(axis=1,columns=age)
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