处理丢失数据

有两种丢失数据：

• None
• np.nan(NaN)

1. None

None是Python自带的，其类型为python object。因此，None不能参与到任何计算中。

In [1]:

#查看None的数据类型

2. np.nan（NaN）

np.nan是浮点类型，能参与到计算中。但计算的结果总是NaN。

In [2]:

#查看np.nan的数据类型

3. pandas中的None与NaN

1) pandas中None与np.nan都视作np.nan

创建DataFrame

In [18]:

#将某些数组元素赋值为nan

2) pandas处理空值操作

• isnull()
• notnull()
• dropna(): 过滤丢失数据
• fillna(): 填充丢失数据

In [3]:

#创建DataFrame，给其中某些元素赋值为nan

(1)判断函数

• isnull()
• notnull()

• df.notnull/isnull().any()/all()

In [4]:

#过滤df中的空值（只保留没有空值的行）

df.dropna() 可以选择过滤的是行还是列（默认为行）:axis中0表示行，1表示的列

(3) 填充函数 Series/DataFrame

• fillna():value和method参数

可以选择前向填充还是后向填充

method 控制填充的方式 bfill ffill

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练习7：

1. 简述None与NaN的区别
2. 假设张三李四参加模拟考试，但张三因为突然想明白人生放弃了英语考试，因此记为None，请据此创建一个DataFrame,命名为ddd3
3. 老师决定根据用数学的分数填充张三的英语成绩，如何实现？ 用李四的英语成绩填充张三的英语成绩？

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原文地址：https://www.cnblogs.com/bilx/p/11611830.html