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Pandas统计数据列空值个数

菜鸟实战 人气:0

一、实战场景

实战场景:Pandas 如何统计某个数据列的空值个数

二、主要知识点

三、菜鸟实战

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1、创建 python 文件

"""
对如下DF,设置两个单元格的值
·使用iloc 设置(3,B)的值是nan
·使用loc设置(8,D)的值是nan
"""
import numpy as np
import pandas as pd
 
np.random.seed(66)
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=list('ABCD'))
df.iloc[3, 1] = np.nan
df.loc[8, 'D'] = np.nan
print(df)
 
 
print(df.isnull().sum())

2、运行结果

          A         B         C         D
0  0.154288  0.133700  0.362685  0.679109
1  0.194450  0.251210  0.758416  0.557619
2  0.514803  0.467800  0.087176  0.829095
3  0.298641       NaN  0.678006  0.903489
4  0.514451  0.539105  0.664328  0.634057
5  0.353419  0.026643  0.165290  0.879319
6  0.067820  0.369086  0.115501  0.096294
7  0.083770  0.086927  0.022256  0.771043
8  0.049213  0.465223  0.941233       NaN
9  0.361318  0.031319  0.304045  0.188268
A    0
B    1
C    0
D    1
dtype: int64

 补充:Pandas检查是否有空值、处理空值

1.创建有空值的DataFrame

import numpy as np
import pandas as pd

dates = pd.date_range("20200307", periods=4)
df1 = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(4, 3), index=dates, columns=["A", "B", "C"])
df2 = pd.DataFrame(df1, index=dates, columns=["A", "B", "C", "D"])  # 新增D列,却不赋值,NaN表示空值
print(df2)
# 打印输出:
#             A   B   C   D
# 2020-03-07  0   1   2 NaN
# 2020-03-08  3   4   5 NaN
# 2020-03-09  6   7   8 NaN
# 2020-03-10  9  10  11 NaN

2.检查是否有空值

print(df2.isnull())  # 是空值返回True,否则返回False
print(np.any(df2.isnull()))  # 只要有一个空值便会返回True,否则返回False
print(np.all(df2.isnull()))  # 全部值都是空值便会返回True,否则返回False
# 输出结果:
#                 A      B      C     D
# 2020-03-07  False  False  False  True
# 2020-03-08  False  False  False  True
# 2020-03-09  False  False  False  True
# 2020-03-10  False  False  False  True
# True
# False

3.给NaN赋值

df2.iloc[0, 3] = 10  # 直接给某个位置赋值
print(df2)
# 打印输出:
#            A   B   C     D
# 2020-03-07  0   1   2  10.0
# 2020-03-08  3   4   5   NaN
# 2020-03-09  6   7   8   NaN
# 2020-03-10  9  10  11   NaN

series = pd.Series([11, 12, 13], index=dates[1:4])
df2["D"] = series  # 同时给D列赋多个值
print(df2)
# 打印输出:
#             A   B   C     D
# 2020-03-07  0   1   2   NaN
# 2020-03-08  3   4   5  11.0
# 2020-03-09  6   7   8  12.0
# 2020-03-10  9  10  11  13.0

4.去除有空值的行或列

df2.loc["2020-03-10", ["A", "B", "C"]] = [11, 12, 15]
df2.fillna("null")  # 把空值填充成null

# dropna(axis,how,subset)方法会删除有空值的行或列,
# axis为0是行,axis为1是列,
# how为any时该行或列只要有一个空值就会删除,all是全都是空值才删除
# subset是一个列表,指定某些列
df2.dropna(axis=0, how="any", subset=["A", "D"])

总结

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