查看DataFrame中每一列是否存在空值:

temp = data.isnull().any() #列中是否存在空值
print(type(temp))
print(temp)

结果如下,返回结果类型是Series,列中不存在空值则对应值为False:

<class 'pandas.core.series.Series'>
eventid        False
iyear         False
imonth        False
iday         False
approxdate       True
extended       False
resolution       True
...
Length: 135, dtype: bool

列数太多,可以将Series转化为DataFrame不存在空值的列:

colnull=pd.DataFrame(data={'colname': temp.index,'isnulls':temp.values})
#print(colnull.head())
#不存在空值的列名
print(colnull.loc[colnull.isnulls==False,'colname'])

结果如下:

0       eventid
1        iyear
2        imonth
3         iday
...
Name: colname, dtype: object

如下取出某一列(nkill)存在空值的记录,返回一个DataFrame:

data[data.nkill.isnull()]

缺失值填充,inplace值为真代表直接在原DataFrame上进行操作:

data['doubtterr'].fillna(0, inplace=True)
data['propvalue'].fillna(data['propvalue'].median(),inplace=True)
 

以上这篇对Pandas DataFrame缺失值的查找与填充示例讲解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:
Pandas,DataFrame,缺失值

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三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。