Python查询缺失值的4种方法总结

在Python中，查询缺失值是数据分析和数据清洗中的一个重要环节。本文将介绍Python中查询缺失值的4种方法，包括使用isnull()函数、使用notnull()函数、使用dropna()函数和使用fillna()函数。

使用isnull()函数查询缺失值

isnull()函数是一种常用的查询缺失值的方法。该函数返回一个布尔值的数据框，其中缺失值为True，非缺失值为False。下面是一个示例：

import pandas as pd

data = pd.read_csv("data.csv")
null_values = data.isnull()
print(null_values)

在上述示例中，我们使用pandas模块读取CSV文件，并使用isnull()函数查询缺失值。该函数返回一个布尔值的数据框，其中缺失值为True，非缺失值为False。

使用notnull()函数查询非缺失值

notnull()函数是一种查询非缺失值的方法。该函数返回一个布尔值的数据框，其中非缺失值为True，缺失值为False。下面是一个示例：

import pandas as pd

data = pd.read_csv("data.csv")
not_null_values = data.notnull()
print(not_null_values)

在上述示例中，我们使用pandas模块读取CSV文件，并使用notnull()函数查询非缺失值。该函数返回一个布尔值的数据框，其中非缺失值为True，缺失值为False。

使用dropna()函数删除缺失值

dropna()函数是一种删除缺失值的方法。该函数返回一个新的数据框，其中删除了包含缺失值的行或列。下面是一个示例：

import pandas as pd

data = pd.read_csv("data.csv")
clean_data = data.dropna()
print(clean_data)

在上述示例中，我们使用pandas模块读取CSV文件，并使用dropna()函数删除包含缺失值的行或列。该函数返回一个新的数据框，其中删除了包含缺失值的行或列。

使用fillna()函数填充缺失值

fillna()函数是一种填充缺失值的方法。该函数返回一个新的数据框，其中缺失值被填充为指定的值。下面是一个示例：

import pandas as pd

data = pd.read_csv("data.csv")
clean_data = data.fillna(0)
print(clean_data)

在上述示例中，我们使用pandas模块读取CSV文件，并使用fillna()函数将缺失值填充为0。该函数返回一个新的数据框，其中缺失值被填充为指定的值。

总结

在Python中，查询缺失值是数据分析和数据清洗中的一个重要环节。本文介绍了Python中查询缺失值的4种方法，包括使用isnull()函数、使用notnull()函数、使用dropna()函数和使用fillna()函数。在实际应用中，我们需要根据具体情况选择合适的方法来处理缺失值，以确保数据的准确性和可靠性。