pndas的條件判斷及空值判斷

2021-10-23 18:23:56 字數 656 閱讀 2505

pandas資料判斷是否為nan值的方式

實際專案中有這樣的需求,將某一列的值,對映成類別型的資料,這個時候,需要我們將範圍等頻切分,或者等距切分。

具體的做法可以先看某一些特徵的具體分布情況,然後我們選擇合適的閾值進行分割。

def age_map(x):

if x < 26:

return 0

elif x >=26 and x <= 35:

return 1

elif x > 35 and x <= 45:

return 2

elif pd.isnull(x): #判斷是否為nan值,== 和in 都無法判斷

return 3

else:

return 4

也就是用pandas自帶的函式來表示:

pd.isnull(x)
最後我們可以應用map函式:

data['age'] = data['birth_year'].map(age_map)
統計df檔案中有多少空值

df = pd.read_csv('test.csv')

df.isna().sum()

空值判斷 型別判斷

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