计算Pandas数据框架中的NaN或缺失值

Pandas是Python中一个非常流行的数据处理库，可以方便地处理数据框架（DataFrame）类型的数据。在数据分析与处理的实践中，经常会遇到缺失值这个问题。如果处理不好，就会影响数据清洗和统计分析的结果，严重的甚至会导致错误的决策。因此，了解如何处理Pandas数据框架中的NaN或缺失值，是非常重要的。

本文将详细讲解Pandas数据框架中缺失值的处理方法，包括以下几个方面：

• 判断缺失值
• 填充缺失值
• 删除缺失值

首先，我们需要导入Pandas库。在本文中，我们假设已经从外部数据源读取了一份名为df的数据框架作为示例数据。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('example.csv')

判断缺失值

要处理缺失值，首先需要判断数据框架中是否存在缺失值。在Pandas中，可以使用isnull()或者notnull()方法进行判断。

# 判断整个数据框架是否有缺失值
df.isnull()

# 判断某一列是否有缺失值
df['column_name'].isnull()

# 判断某一列是否有非缺失值
df['column_name'].notnull()

这些方法返回一个布尔类型的DataFrame，在原DataFrame中，如果是缺失值，则对应的位置为True，否则为False。

填充缺失值

填充缺失值是常见的处理方法，可以采用以下几种方式：

1. 使用常数填充

常数填充适用于缺失值较少的情况下。可以使用fillna()方法对缺失值进行填充。该方法会将数据框架中所有的缺失值替换为指定值。

# 使用固定值填充缺失值
df.fillna(0)

# 对特定列使用固定值填充缺失值
df['column_name'].fillna(0)

2. 使用均值或中位数填充

均值或中位数填充适用于数值类数据类型的缺失值填充。可以使用mean()或median()方法计算平均值或中位数，然后使用fillna()方法进行填充。

# 对特定列使用均值填充缺失值
df['column_name'].fillna(df['column_name'].mean())

# 对特定列使用中位数填充缺失值
df['column_name'].fillna(df['column_name'].median())

3. 使用前一个值或后一个值填充

在时间序列数据中，常常需要用前一个值或后一个值来填充缺失值。

# 使用前一个值填充缺失值
df.fillna(method='ffill')

# 使用后一个值填充缺失值
df.fillna(method='bfill')

删除缺失值

当数据框架中缺失值过多时，填充缺失值的结果可能会产生误差，此时需要删除缺失值。可以使用dropna()方法删除缺失值。

# 删除整个数据框架中含有缺失值的行
df.dropna()

# 删除特定列中含有缺失值的行
df.dropna(subset=['column_name'])

以上便是Pandas数据框架中的缺失值处理的完整攻略，对于不同种类的数据缺失情形，可以采用不同的处理方法来解决缺失值问题。