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知识点讲解
处理空值是数据清洗过程中的一个关键步骤。Pandas 提供了多种方法来检测、填充和删除空值。
检测空值: 使用 isnull 方法可以检测 DataFrame 中的空值。填充空值: 使用 fillna 方法可以填充空值。删除包含空值的行或列: 使用 dropna 方法可以删…案例 23: 处理空值
知识点讲解
处理空值是数据清洗过程中的一个关键步骤。Pandas 提供了多种方法来检测、填充和删除空值。
检测空值: 使用 isnull 方法可以检测 DataFrame 中的空值。填充空值: 使用 fillna 方法可以填充空值。删除包含空值的行或列: 使用 dropna 方法可以删除包含空值的行或列。
示例代码
# 准备数据和示例代码的运行结果用于案例 23# 示例数据
data_null_values {A: [1, None, 3, 4, 5],B: [None, 2, 3, None, 5],C: [1, 2, None, 4, None]
}
df_null_values pd.DataFrame(data_null_values)# 检测空值
nulls_detected df_null_values.isnull()# 填充空值
df_filled df_null_values.fillna(0)# 删除包含空值的行
df_dropped_rows df_null_values.dropna()# 删除包含空值的列
df_dropped_columns df_null_values.dropna(axis1)df_null_values, nulls_detected, df_filled, df_dropped_rows, df_dropped_columns
在这个示例中我们首先检测了 DataFrame 中的空值。然后我们用 0 填充了所有的空值。接着我们删除了包含空值的行和列。
示例代码运行结果
原始 DataFrame (df_null_values): A B C
0 1.0 NaN 1.0
1 NaN 2.0 2.0
2 3.0 3.0 NaN
3 4.0 NaN 4.0
4 5.0 5.0 NaN空值检测 (nulls_detected): A B C
0 False True False
1 True False False
2 False False True
3 False True False
4 False False True填充空值后 (df_filled): A B C
0 1.0 0.0 1.0
1 0.0 2.0 2.0
2 3.0 3.0 0.0
3 4.0 0.0 4.0
4 5.0 5.0 0.0删除包含空值的行 (df_dropped_rows):
Empty DataFrame
Columns: [A, B, C]
Index: []删除包含空值的列 (df_dropped_columns):
Empty DataFrame
Columns: []
Index: [0, 1, 2, 3, 4]这个案例展示了如何在 Pandas 中处理空值这是数据准备和清洗过程中非常重要的一步。
