python中如何使用pandas或numpy處理數(shù)據(jù)的空值

這篇文章主要介紹了python中如何使用pandas或numpy處理數(shù)據(jù)的空值，具有一定借鑒價(jià)值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

我的目的本來(lái)是獲取數(shù)據(jù)中的所有非零且非空值，然后再計(jì)算獲得到的所有數(shù)據(jù)計(jì)算均值，再用均值把0和空值填上。這個(gè)操作讓我意識(shí)到了i is None/np.isnan(i)/i.isnull()之間的差別，再此做簡(jiǎn)單介紹：

1.關(guān)于np.nan：

先明確一個(gè)問題，即空值的產(chǎn)生只有np.nan()一種方法。

# np.nan()的一些奇妙性質(zhì)：
 
np.nan == np.nan
>>> False
 
np.isnan(np.nan)
>>> True
 
np.nan is None
>>> False
 
type(np.nan)
>>> float

總結(jié)一下：

np.nan不是一個(gè)“空”對(duì)象，用 i is None判斷是False；

對(duì)某個(gè)值是否為空值進(jìn)行判斷，只能用np.isnan(i)函數(shù)，萬(wàn)萬(wàn)不可用 i == np.nan()來(lái)做，否則你會(huì)死的很慘的，因?yàn)榭罩挡⒉荒苡门袛嘞嗟鹊摹?=”正確識(shí)別（上例前兩條）；

np.nan非空對(duì)象，其類型為基本數(shù)據(jù)類型float（是不是很神奇，我也不知道為什么要這樣設(shè)計(jì)）

2.np.isnan()和pd.isnull()何時(shí)使用：

# 首先創(chuàng)建一個(gè)DataFrame：
bb = pd.DataFrame({'a':[0,1,2,np.nan]})
bb
 
>>>     a
    0 0.0
    1 1.0
    2 2.0
    3 NaN
 
# 先測(cè)試一下np.isnan()
np.isnan(bb)
>>>     a
    0 False
    1 False
    2 False
    3 True
# 值得一提的是，如果想獲悉整個(gè)DataFrame有無(wú)空值，可以在此基礎(chǔ)上這樣做：
 
np.isnan(bb).all()
>>> a    False
    dtype: bool          # 這行是指返回值的dtype
 
# 再測(cè)試一下isnull()
pd.isnull(bb)
>>>     a
    0 False
    1 False
    2 False
    3 True

由上可見，其實(shí)np.isnan()和pd.isnull()都可以對(duì)不論是DataFrame、Python list還是僅僅一個(gè)數(shù)值進(jìn)行空值檢測(cè)。但一般在實(shí)際應(yīng)用中，np.isnan()多用于單個(gè)值的檢驗(yàn)，pd.isnull()用于對(duì)一個(gè)DataFrame或Series（整體）的檢驗(yàn)。

此外，根據(jù)pandas官方文檔和源代碼，pandas提供的另一個(gè)函數(shù)pd.isna()與pd.isnull()完全一樣。

上面提到的any()/all()函數(shù)，請(qǐng)見pandas文檔：

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.all.html#pandas.DataFrame.all

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.any.html#pandas.DataFrame.any

其他與空值檢測(cè)或刪除相關(guān)的函數(shù)還有：notna()、fillna()、dropna()等等。實(shí)戰(zhàn)中應(yīng)靈活使用。

補(bǔ)充：numpy中的nan(判斷一個(gè)元素等于nan, 及nan安全函數(shù) )

Nunpy中的NaN

多種方式創(chuàng)建nan(空值)

import numpy as np
np.nan
nan
np.NaN
nan
np.NAN
nan

判斷是否存在空值

x = np.array([1, 1, 8, np.nan, 10])
np.nan in x

False
np.isin(np.nan, x)
array(False)
1 in x
True
np.isin(1, x)
array(True)
np.isnan(x)
array([False, False, False,  True, False])
x[-2] == np.nan, np.isnan(x[-2])
(False, True)

在np中nan需要用isnan這個(gè)函數(shù)來(lái)識(shí)別，還要注意：

x
array([ 1.,  1.,  8., nan, 10.])

x 中所有的元素都變成了浮點(diǎn)型，這是因?yàn)閚an是浮點(diǎn)型的。

nan安全函數(shù)

np.mean(x)
nan
np.nanmean(x)
5.0

此外max, min, median等都是默認(rèn)非nan安全的，需要加上nan來(lái)標(biāo)記nan安全。

ps:pandas中是默認(rèn)nan安全的。

補(bǔ)充：Python 處理DataFrame數(shù)據(jù) pd.isnull() np.isnan()的方式

數(shù)據(jù)處理時(shí)，經(jīng)常會(huì)遇到處理數(shù)據(jù)中的空值，涉及幾個(gè)常用函數(shù)，pd.isnull()，pd.notnull()，np.isnan()，pd.notna()，pd.isna()，pd.fillna()、pd.dropna()等等.

本文關(guān)注pd.isnull()，pd.notnull()，np.isnan()，pd.notna()，pd.isna()。

總結(jié)：

由下可知，np.isnan()和pd.isnull()都可以對(duì)不論是DataFrame、Python list還是僅僅一個(gè)數(shù)值進(jìn)行空值檢測(cè)。但一般在實(shí)際應(yīng)用中，np.isnan()多用于單個(gè)值的檢驗(yàn)，pd.isnull()用于對(duì)一個(gè)DataFrame或Series（整體）的檢驗(yàn)。

1.pd.isnull()

pd.isnull()可以對(duì)不論是DataFrame、Python list還是僅僅一個(gè)數(shù)值進(jìn)行空值檢測(cè)。但一般在實(shí)際應(yīng)用中，pd.isnull()用于對(duì)一個(gè)DataFrame或Series（整體）的檢驗(yàn)。

此外，根據(jù)pandas官方文檔和源代碼，pandas提供的另一個(gè)函數(shù)pd.isna()與pd.isnull()完全一樣。

# 首先創(chuàng)建一個(gè)DataFrame：
df = pd.DataFrame({'a':[0,1,2,np.nan]})
df
 
>>>     a
    0 0.0
    1 1.0
    2 2.0
    3 NaN
 
# 測(cè)試isnull()
pd.isnull(df)
>>>     a
    0 False
    1 False
    2 False
    3 True
 
# 測(cè)試isna()
pd.isna(df)
>>>     a
    0 False
    1 False
    2 False
    3 True
 
# 測(cè)試notnull()
pd.notnull(df)
>>>     a
    0 True
    1 True
    2 True
    3 False
 
# 測(cè)試notna()
pd.notna(df)
>>>     a
    0 True
    1 True
    2 True
    3 False

2.np.nan()

判斷是否為np.nan()。

np.nan不是一個(gè)“空”對(duì)象，對(duì)某個(gè)值是否為空值進(jìn)行判斷，只能用np.isnan(i)函數(shù)。

np.nan非空對(duì)象，其類型為基本數(shù)據(jù)類型float。

np.nan()可以對(duì)不論是DataFrame、Python list還是僅僅一個(gè)數(shù)值進(jìn)行空值檢測(cè)。但一般在實(shí)際應(yīng)用中，np.nan()多用于單個(gè)值的檢驗(yàn)。

np.nan == np.nan
>>> False
 
np.isnan(np.nan)
>>> True
 
type(np.nan)
>>> float
 
np.nan is None
>>> False
 
np.isnan(df)
>>>     a
    0 False
    1 False
    2 False
    3 True

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