今天小编就为大家分享一篇对pandas数据判断是否为NaN值的方法详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

0.摘要 pandas中DataFrame类型中，找出所有有空值的行，可以使用.isnull()方法和.any()方法。 1.找出含有空值的行 方法：DataFrame[DataFrame.isnull().T.any()] 其中，isnull()能够判断数据中元素是否为空值；T为转置；any()判断该行是否有空值。 import pandas as pd import numpy as np n = np.arange(20, dtype=float).reshape(5,4) n[2,3]

这篇文章主要介绍了简单了解Pandas缺失值处理方法,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 判断数据是否为NaN： pd.isnull(df), pd.notnull(df) 判断缺失值是否存在 np.all(pd.notnull(data)) # 返回false代表有空值 np.any(pd.isnull(data)) #返回true代表有空值 处理方式： 存在缺失值nan,并且是np.nan: 1、删除缺失值:dro

实际项目中有这样的需求，将某一列的值，映射成类别型的数据，这个时候，需要我们将范围等频切分，或者等距切分。 具体的做法可以先看某一些特征的具体分布情况，然后我们选择合适的阈值进行分割。 def age_map(x): if x =26 and x 35 and x <= 45: return 2 elif pd.isnull(x): #判断是否为NaN值，== 和in 都无法判断 return 3 else: return 4 也就是用pandas自带的函数来表示：

处理方式： 存在缺失值nan,并且是np.nan: 删除存在缺失值的:dropna(axis=’rows’) 替换缺失值:fillna(df[].mean(), inplace=True) 不是缺失值nan，有默认标记的 1、存在缺失值nan,并且是np.nan # 判断数据是否为NaN # pd.isnull(df),pd.notnull(df),pd.isna(df) # 读取数据 movie = pd.read_csv(./date/IMDB-Movie-Data.csv) #