Pandas空值的詳細解讀

一、什麼是Pandas空值

Pandas是Python語言中的一個數據分析庫，其中的空值包括NAN和None兩種類型。其中NAN是一個浮點數類型，而None是一個Python對象類型。

使用Pandas空值能夠更好的處理缺失數據的情況，在數據分析、數據科學領域中被廣泛地應用。

二、Pandas空值的處理

1.刪除空值

在使用Pandas進行數據分析的過程中，經常需要將出現空值的行或列刪除，可以通過dropna()和drop()函數實現。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame([[1,2,3,np.nan],[4,np.nan,6,7],[8,9,10,11],[np.nan,np.nan,np.nan,np.nan]],columns=list('ABCD'))

print(df.dropna()) #刪除包含空值的行
print(df.dropna(axis=1)) #刪除包含空值的列

2.填充空值

除了刪除空值，還有一種常見的方法是對空值進行填充，可以通過fillna()函數實現。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame([[1,2,3,np.nan],[4,np.nan,6,7],[8,9,10,11],[np.nan,np.nan,np.nan,np.nan]],columns=list('ABCD'))

print(df.fillna(0)) #填充為0
print(df.fillna(method='ffill')) #向前填充
print(df.fillna(method='bfill')) #向後填充

三、Pandas空值的判斷

除了處理空值，還需要對空值進行判斷，可以通過isnull()和notnull()函數實現。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame([[1,2,3,np.nan],[4,np.nan,6,7],[8,9,10,11],[np.nan,np.nan,np.nan,np.nan]],columns=list('ABCD'))

print(df.isnull()) #判斷是否為空值
print(df.notnull()) #判斷是否非空值

四、Pandas空值的插值

插值是在一些模型中常用的重要過程，其目的是填充缺失數據，從而使模型更加準確。

可以通過interpolate()函數實現，其中主要的參數有method、limit和limit_direction等。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2.1, np.nan, 4.7, 5.6, 6.8],'B': [.25, np.nan, np.nan, 4, 12.25, 14.5]})
print(df.interpolate()) #插值

五、Pandas空值的處理實例

下面是一個Pandas空值處理的實例，其中涉及到了空值的刪除、填充、判斷和插值。

import pandas as pd
import numpy as np

#讀取csv文件
df=pd.read_csv('test.csv')

#刪除空值
df=df.dropna()

#填充空值
df=df.fillna(0)

#判斷空值
df=df.isnull()

#插值
df=df.interpolate()

#輸出結果
print(df)

六、總結

Pandas是Python數據分析庫中的重要組成部分，空值的處理是在使用Pandas進行數據分析的過程中必不可少的一步，它可以讓數據更加準確、規整。在Pandas中，可以通過刪除、填充、判斷和插值空值來實現對缺失數據的修補。