脚本专栏

数据清洗--DataFrame中的空值处理方法
脚本专栏 2025/1/11 佚名
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数据清洗是一项复杂且繁琐的工作，同时也是整个数据分析过程中最为重要的环节。

在python中空值被显示为NaN。首先，我们要构造一个包含NaN的DataFrame对象。

> import numpy as np
> import pandas as pd
> from pandas import Series,DataFrame
> from numpy import nan as NaN
> data = DataFrame([[12,'man','13865626962'],[19,'woman',NaN],[17,NaN,NaN],[NaN,NaN,NaN]],columns=['age','sex','phone'])
> data
 age sex  phone
0 12.0 man 13865626962
1 19.0 woman   NaN
2 17.0 NaN   NaN
3 NaN NaN   NaN

删除NaN

删除NaN所在的行

删除表中全部为NaN的行

> data.dropna(axis=0, how='all')
 age sex  phone
0 12.0 man 13865626962
1 19.0 woman   NaN
2 17.0 NaN   NaN

删除表中任何含有NaN的行

> data.dropna(axis=0, how='any')
 age sex  phone
0 12.0 man 13865626962

删除NaN所在的列

删除表中全部为NaN的列

> data.dropna(axis=1, how='all')
 age sex  phone
0 12.0 man 13865626962
1 19.0 woman   NaN
2 17.0 NaN   NaN
3 NaN NaN   NaN

删除表中任何含有NaN的列

> data.dropna(axis=1, how='any')
Empty DataFrame
Columns: []
Index: [0, 1, 2, 3]

注意：axis 就是”轴，数轴“的意思，对应多维数组里的”维“。此处作者的例子是二维数组，所以，axis的值对应表示：0轴（行），1轴（列）。

填充NaN

如果不想过滤（去除）数据，我们可以选择使用fillna()方法填充NaN，这里，作者使用数值'0'替代NaN,来填充DataFrame。

> data.fillna(0)
 age sex  phone
0 12.0 man 13865626962
1 19.0 woman   0
2 17.0  0   0
3 0.0  0   0

我们还可以通过字典来填充，以实现对不同的列填充不同的值。

> data.fillna({'sex':233,'phone':666})
 age sex  phone
0 12.0 man 13865626962
1 19.0 woman   666
2 17.0 233   666
3 NaN 233   666

以上这篇数据清洗--DataFrame中的空值处理方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

标签：
数据清洗,DataFrame
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3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。

苹果官方表示：

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