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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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P70系列延期,华为新旗舰将在下月发布

3月20日消息,近期博主@数码闲聊站 透露,原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布,预计4月份上市。

而博主@定焦数码 爆料,华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60,成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢?

根据目前爆料的消息来看,华为P70系列将推出三个版本,其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计,而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智,但辨识度绝对拉满。