pandas 是 Python 中一款用于数据处理和分析的优秀库。而在数据处理过程中，缺失值是一个经常被遇到的问题。在 pandas 中，可以使用 pandasNaN 来高效地处理缺失值。
一、创建pandasNaN对象
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4]})
print(df)
以上代码会输出：
A
0 1.0
1 2.0
2 NaN
3 4.0
可以看到，数据框中存在一个 NaN 值，即一个缺失值。
在 pandas 中，可以通过 pd.isna() 和 pd.notna() 函数来进行缺失值的判断。
pd.isna(df)
输出：
A
0 False
1 False
2 True
3 False
pd.notna(df)
输出：
A
0 True
1 True
2 False
3 True
二、处理缺失值
1. 删除缺失值
在 pandas 中使用 dropna() 函数可以直接删除缺失值所在的行或列。
df.dropna(axis=0) # 删除缺失值所在的行 df.dropna(axis=1) # 删除缺失值所在的列
如果想要对删除操作进行持久化，可以使用 inplace=True 参数。
2. 填充缺失值
虽然删除缺失值是一种处理方式，但是这样可能会导致其他有用的信息的丢失。更为常用的方式是填充缺失值。在 pandas 中，使用 fillna() 函数可以对缺失值进行填充。
df.fillna(value=0) # 将缺失值填充为 0 df.fillna(method='ffill') # 将缺失值向前填充 df.fillna(method='bfill') # 将缺失值向后填充
三、数据替代
在处理数据时，有时候不需要在原数据上进行缺失值的填充，而是要将操作后的数据置换到原数据的位置。
df.replace(to_replace=np.nan, value=-1)
以上代码将数据框中的 NaN 值看作缺失值，将其替换为 -1。replace() 函数还可以通过正则表达式等方式进行替换。
四、NaN对象的比较
在 pandasNaN 中，np.nan 不等于任何值，包括它自己。所以可以使用 np.isnan() 函数来判断数据是否为 NaN。
a = np.nan np.isnan(a) # True
五、小结
pandasNaN 是一个十分有用的数据处理工具，可以用于缺失值的删除、填充和替换等操作。在实际应用中，需要根据实际情况选择不同的操作方式。
原创文章，作者：OEQG，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/145992.html
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