Pandas库学习之isnull函数
Pandas库学习之isnull函数
一、简介
isnull()是Pandas库中DataFrame和Series对象的一个函数，用于检测数据中的缺失值。它返回一个布尔类型的DataFrame或Series，其中True表示该位置的值是缺失的（NaN或None），False表示该位置的值不是缺失的。
二、语法和参数
DataFrame.isnull()
isnull()函数没有参数。它直接应用于DataFrame或Series对象。
三、实例
3.1 基本使用
代码：
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个包含NaN和None的DataFrame
df = pd.DataFrame({
'A': [1, np.nan, 3, None],
'B': [4, 5, np.nan, 7],
'C': [8, 9, 10, 11]
})
print("原始DataFrame:")
print(df)
print("\n使用isnull()后的结果:")
print(df.isnull())
输出：
原始DataFrame:
A B C
0 1.0 4.0 8
1 NaN 5.0 9
2 3.0 NaN 10
3 NaN 7.0 11
使用isnull()后的结果:
A B C
0 False False False
1 True False False
2 False True False
3 True False False
3.2 与sum()函数结合使用
代码：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({
'A': [1, np.nan, 3, None],
'B': [4, 5, np.nan, 7],
'C': [8, 9, 10, 11]
})
print("每列缺失值的数量:")
print(df.isnull().sum())
print("\n每行缺失值的数量:")
print(df.isnull().sum(axis=1))
输出：
每列缺失值的数量:
A 2
B 1
C 0
dtype: int64
每行缺失值的数量:
0 0
1 1
2 1
3 1
dtype: int64
3.3 与布尔索引结合使用
代码：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({
'A': [1, np.nan, 3, None],
'B': [4, 5, np.nan, 7],
'C': [8, 9, 10, 11]
})
print("原始DataFrame:")
print(df)
print("\n含有缺失值的行:")
print(df[df.isnull().any(axis=1)])
print("\n所有值都不缺失的行:")
print(df[df.notnull().all(axis=1)])
输出：
原始DataFrame:
A B C
0 1.0 4.0 8
1 NaN 5.0 9
2 3.0 NaN 10
3 NaN 7.0 11
含有缺失值的行:
A B C
1 NaN 5.0 9
2 3.0 NaN 10
3 NaN 7.0 11
所有值都不缺失的行:
A B C
0 1.0 4.0 8
四、注意事项
-
isnull()函数可以检测NaN和None值，但不能检测空字符串或其他可能被视为"缺失"的值。 -
对于非数值类型的列（如字符串或日期时间），只有None值会被视为缺失，而NaN不会。
-
isnull()的逻辑相反函数是notnull()，它返回True表示非缺失值，False表示缺失值。 -
在处理大型数据集时，
isnull()可能会消耗较多内存，因为它会创建一个与原DataFrame大小相同的新DataFrame。 -
isnull()和isna()是完全相同的函数，可以互换使用。 -
在进行数据清洗和预处理时，
isnull()是一个非常有用的工具，可以帮助识别和处理缺失数据。
原文地址：https://blog.csdn.net/qq_46396470/article/details/140536273
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