pandas基礎學習 Task06缺失值處理

import pandas as pd

import numpy as np
df = pd.read_csv(
'data/table_missing.csv'
)df.head(
)

了解缺失資訊

（a）isna和notna方法

對series使用會返回布林列表

df[

'physics'
].isna(
).head(
)

0

false
1false
2false
3true
4false
name: physics, dtype:
bool

df[

'physics'
].notna(
).head(
)

0

true
1true
2true
3false
4true
name: physics, dtype:
bool

df.isna(

).head(
)

df.isna().

sum(
)

school      0

class 4
id 6
gender 7
address 0
height 0
weight 13
math 5
physics 4
dtype: int64

df.info(

)

<

class
'pandas.core.frame.dataframe'
>
rangeindex:
35 entries,
0 to 34
data columns (total 9 columns)
:# column non-null count dtype --
----
----
----
----
----
----
--0 school 35 non-null object
1 class 31 non-null object
2 id 29 non-null float64
3 gender 28 non-null object
4 address 35 non-null object
5 height 35 non-null int64 
6 weight 22 non-null float64
7 math 30 non-null float64
8 physics 31 non-null object 
dtypes: float64(3)
, int64(1)
,object(5
)memory usage:
2.6+ kb

以最後一列為例，挑出該列缺失值的行

df[df[

'physics'
].isna(
)]

使用all就是全部非缺失值，如果是any就是至少有乙個不是缺失值

df[df.notna().

all(1)
]

task0 最小棧 和task1（有效括號）

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