pandas中的None和NaN
type(None) --类型是 NoneType 空的对象类型
type(NaN) --类型是 float 浮点型
Pandas中None 和 NaN 都视作np.nan
numpy中的三个常量 np.NAN 、np.nan 、np.NaN 都是 float 浮点型
# pandas和numpy中任意两个缺失值不相等（np.nan \!= np.nan）
import numpy as np
import pandas as pd
print(type(np.NAN))
print(np.NAN==np.nan)
print(np.nan==np.nan)
# <class 'float'>
# False
# False
df = pd.Series(data=[None,None,None])
df.loc[:]=None
print(df)
#0 None
#1 None
#2 None
print(type(df.loc[0]))
#dtype: object
#<class 'NoneType'>
isna()
isnull()
notnull()
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data=np.arange(1,21).reshape(4,5),
columns=list('abcde'))
df.loc[1,'a'] = np.nan
df.loc[3,'b'] = np.nan
df.loc[0,'e'] = np.nan
print(df)
a b c d e
0 1.0 2.0 3 4 NaN
1 NaN 7.0 8 9 10.0
2 11.0 12.0 13 14 15.0
3 16.0 NaN 18 19 20.0
空值检查单独使用
print(df.loc[1,:].isna())
#a True
#b False
#c False
#d False
#e False
#Name: 1, dtype: bool
print(df.loc[2:4,:].isnull())
#a b c d e
#2 False False False False False
#3 False True False False False
print(df.loc[:,["a","c"]].notnull())
# a c
#0 True True
#1 False True
#2 True True
#3 True True
空值检查和any(),all()联合使用
isnull()+any()有空值就返回true
notnull()+all()检测表中是否存在空值
df2=df.loc[df.notnull().all(axis=1)] # 找出不存在空值的 行
print(df2)
a b c d e
#2 11.0 12.0 13 14 15.0
#4 21.0 22.0 23 24 25.0
print(df.loc[:,["a","c"]].notnull().all(axis=0))
#a False
#c True
#dtype: bool
print(df.loc[:,["a","c"]].notnull().all(axis=1))
#0 True
#1 False
#2 True
#3 True
#dtype: bool
空值删除(过滤)
使用 dropna() 函数可以删除包含任何缺失值的行或列。例如，删除包含任何缺失值的行：
DataFrame.dropna(self, axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)
axis ： {0或'index'，1或'columns'}，默认0 确定是否删除包含缺失值的行或列。
how ： {'any'，'all'}，默认为'any' 当我们有至少一个NA或全部NA时，确定是否从DataFrame中删除行或列。
'any'：如果存在任何NA值
'all'：如果所有值均为NA
thresh ： int，可选需要许多非NA值
subset ： 类数组,考虑的其他轴上的标签
inplace ： bool，默认为False 如果为True，则执行就地操作
return : 删除了NA条目的DataFrame。
dropna(axis=0) # 删除行
dropna(axis=1) # 删除列
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data=np.arange(1,21).reshape(4,5),
columns=list('abcde'))
df.loc[1,'a'] = np.nan
df.loc[0,'e'] = np.nan
print(df)
# a b c d e
#0 1.0 2 3 4 NaN
#1 NaN 7 8 9 10.0
#2 11.0 12 13 14 15.0
#3 16.0 17 18 19 20.0
df1=df.dropna(axis=0) # 删除存在空值的行
print(df1)
# a b c d e
#2 11.0 12 13 14 15.0
#3 16.0 17 18 19 20.0
df2=df.dropna(axis=1) # 删除存在空值的列
print(df2)
# b c d
#0 2 3 4
#1 7 8 9
#2 12 13 14
#3 17 18 19
df.dropna(subset=['e']) # 删除e中存在空值行
# a b c d e
#1 NaN 7 8 9 10.0
#2 11.0 12 13 14 15.0
#3 16.0 17 18 19 20.0
使用 fillna() 函数可以填充 DataFrame 中的缺失值。
DataFrame.fillna(self, value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs)
value ： scalar(标量),dict, Series, 或DataFrame,用于填充孔的值
method ： {'backfill'，'bfill'，'pad'，'ffill'，None}，默认为None
axis ： {0或'index'，1或'columns'}
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data=np.arange(1,21).reshape(4,5),
columns=list('abcde'))
df2=df.fillna("$", inplace=False) # 替换成
print(df2)
# a b c d e
#0 1.0 2.0 3 4 $
#1 $ 7.0 8 9 10.0
#2 11.0 12.0 13 14 15.0
#3 16.0 $ 18 19 20.0
df.fillna("88", inplace=True)
print(df)
# a b c d e
#0 1.0 2.0 3 4 88.0
#1 88.0 7.0 8 9 10.0
#2 11.0 12.0 13 14 15.0
#3 16.0 88.0 18 19 20.0
df = pd.DataFrame([[np.nan, 2, np.nan, 0],
[3, 4, np.nan, 1],
[np.nan, np.nan, np.nan, 5],
[np.nan, 3, np.nan, 4]],
columns=list('ABCD'))
print(df)
# A B C D
#0 NaN 2.0 NaN 0
#1 3.0 4.0 NaN 1
#2 NaN NaN NaN 5
#3 NaN 3.0 NaN 4
df1=df.fillna(method='ffill') # 向前或向后传播非null值
# A B C D
#0 NaN 2.0 NaN 0
#1 3.0 4.0 NaN 1
#2 3.0 4.0 NaN 5
#3 3.0 3.0 NaN 4
# 将A, B, C 和 D 列中的所有NaN元素分别替换为0、1、2和3
values = {'A': 0, 'B': 1, 'C': 2, 'D': 3}
df2=df.fillna(value=values)
print(df2)
# A B C D
#0 0.0 2.0 2.0 0
#1 3.0 4.0 2.0 1
#2 0.0 1.0 2.0 5
#3 0.0 3.0 2.0 4
使用插值方法填充缺失值：
使用 interpolate() 函数可以使用插值方法填充缺失值。例如，使用线性插值：
DataFrame.interpolate(self, method='linear', axis=0, limit=None, inplace=False, limit_direction='forward', limit_area=None, downcast=None, **kwargs)
method ： str，默认为‘linear’,‘time’: 处理每日和更高分辨率的数据,‘index’, ‘values’: 使用索引的实际数值,
'pad'：使用现有值填写NaN。‘nearest’, ‘zero’, ‘slinear’, ‘quadratic’, ‘cubic’ 等等
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data=np.arange(1,21).reshape(4,5),
columns=list('abcde'))
df.loc[1,'a'] = np.nan
df.loc[0,'e'] = np.nan
df.loc[2,'d'] = np.nan
print(df)
df1=df.interpolate()
print(df1)
# a b c d e
#0 1.0 2 3 4.0 NaN
#1 NaN 7 8 9.0 10.0
#2 11.0 12 13 NaN 15.0
#3 16.0 17 18 19.0 20.0
# a b c d e
#0 1.0 2 3 4.0 NaN
#1 6.0 7 8 9.0 10.0
#2 11.0 12 13 14.0 15.0
#3 16.0 17 18 19.0 20.0
https://www.cjavapy.com/article/460/
https://www.cjavapy.com/article/541/
https://blog.csdn.net/weixin_31866177/article/details/129824293
https://www.cnblogs.com/wang_yb/p/17610655.html
