函式下午茶 2 資料檢測與缺失值處理

介紹

會返回dataframe相同形狀的布林物件，指示是否有⽆空值。是⼀個⽆引數函式。

舉例

1 df = pd.dataframe(

dict
(age=[5
,6, np.nan]
,2 born=
[pd.nat, pd.timestamp(
'1939-05-27'),
3 pd.timestamp(
'1940-04-25')]
,4 name=
['alfred'
,'batman',''
],5 toy=
[none
,'batmobile'
,'joker'])
)6 df.isull()7
>> age born name toy80
false
true
false
true91
false
false
false
false
10true
false
false
false

該函式⼀般⽤來填充缺失值，基本使⽤⽅法如下

pandas.dataframe.fillna(value=

none
, method=
none
, axis=
none
, inplace=
false
, limit=
none
)

介紹value

接受series和dataframe。填充值處理物件。

method

，填充的⽅法。

axis

， 填充缺失值

inplace

bool值，預設false。是否替換原資料。

limit

int型，預設none。填充值限定個數。

舉例

1 df = pd.dataframe(

[[np.nan,
2, np.nan,0]
,2[3
,4, np.nan,1]
,3[np.nan, np.nan, np.nan,5]
,4[np.nan,
3, np.nan,4]
],5 columns=
list
('abcd'))
6 df 
7>> a b c d 
80 nan 2.0 nan 091
3.04.0 nan 1
102 nan nan nan 5
113 nan 3.0 nan 4
1213
#直接填充0 
14 df.fillna(0)
15>> a b c d160
0.02.0
0.00171
3.04.0
0.01182
0.00.0
0.05193
0.03.0
0.04
2021
#按照⾏填充
22 values =
23 df.fillna(value=values)
24>> a b c d250
0.02.0
2.00261
3.04.0
2.01272
0.01.0
2.05283
0.03.0
2.04

移除缺失的值。

pandas.dataframe.dropna(self,axis=

0,how=
'any'
, thresh=
none
, subset=
none
, inplace=
false
)

引數介紹

axis

接收0或1。表示軸向，0為刪除觀測記錄（⾏），1為刪除特徵（列）。預設為0。

how接收特定string。表示刪除的形式。any表示只要有缺失值存在就執⾏刪除操作。all表示當且僅當全部為缺失值時執⾏刪除操 作。預設為any。

subset

接收類array資料。表示進⾏去重的列∕⾏。預設為none，表示所有列/⾏。

inplace

接收boolean。表示是否在原表上進⾏操作。預設為false。

便捷的刪除缺失值函式，有多種刪除缺失值⽅式。

1  df = pd.dataframe()5

6 df 
7>> name toy born
80 alfred nan nat 
91 batman batmobile 1940-04
-25102 catwoman bullwhip nat 
1112 df.dropna()13
>> name toy born 
141 batman batmobile 1940-04
-251516 df.dropna(how=
'all')17
>> name toy born 
180 alfred nan nat 
191 batman batmobile 1940-04
-25202 catwoman bullwhip nat 
2122 df.dropna(subset=
['name'
,'toy'])
23>> name toy born 
241 batman batmobile 1940-04
-25252 catwoman bullwhip nat

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