Python NaN空值的处理示例详解

Python NaN空值的处理

一、先读取数据集

将读取的表格信息命名为df

import pandas as pd
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
f = open(r"D:\Python\abalone.csv")
df = pd.read_csv(f,sep=",")
df.head()

此时df为DataFrame的格式

二、检查是否有空值

null_all = df.isnull().sum()
null_all

三、对空值进行填补

语法参数介绍

fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs)
#value：固定值，可以用固定数字、均值、中位数、众数等，此外还可以用字典，series等形式数据；
#method:填充方法，'bfill','backfill','pad','ffill'
#axis: 填充方向，默认0和index，还可以填1和columns
#inplace:在原有数据上直接修改
#limit:填充个数，如1，每列只填充1个缺失值

这里用中位值填补

# 中位值填补空值
df.fillna(df.median(),inplace=True)

再次查看，确认

最后：关于更多填补方式，可以自行学习，这里只做简单介绍。

解决python去掉数组中的空值nan的具体操作步骤

Python去掉数组中的空值nan
在Python的数据分析和科学计算中，经常会遇到包含空值或NaN（Not a Number）的数据。NaN可以表示缺失值或无效值，对于数据分析任务来说，需要将这些NaN值从数据中去掉或处理。本文将介绍如何使用Python去掉数组中的空值NaN，以及一些常用的处理方法。

1. 什么是NaN

NaN是一种特殊的浮点数，在Python中使用float类型表示。它表示一个无效的或不可用的数值。NaN在数据分析中通常表示缺失值，例如在采集数据的过程中出现了问题或者数据缺失的情况。

2. 如何去掉数组中的空值NaN

在Python中，我们可以使用NumPy库来处理数组中的空值NaN。NumPy是一个功能强大的科学计算库，提供了对多维数组的支持。

首先，我们需要导入NumPy库，并创建一个包含NaN的数组：

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, np.nan, 3, np.nan])
print(arr)

输出结果为：

[ 1.  2. nan  3. nan]

接下来，我们可以使用NumPy提供的函数来处理这些NaN值。其中，isnan()函数可以用来检测数组中的NaN值，返回一个布尔数组。

mask = np.isnan(arr)
print(mask)

输出结果为：

[False False  True False  True]

可以看到，mask数组中的True表示对应位置上的值是NaN，False表示不是NaN。接下来，我们可以使用~操作符来取反，将True转换为False，False转换为True。

arr = arr[~mask]
print(arr)

输出结果为：

[1. 2. 3.]

由于~mask是一个布尔数组，我们可以将其作为索引来获取对应的值。上面的代码即可将数组中的NaN值去掉。

3. 其他处理方法

除了使用NumPy库提供的函数去掉数组中的NaN值外，我们还可以使用其他一些处理方法。

3.1 使用pandas库

pandas是另一个常用的数据分析库，它提供了更高级的数据结构和数据处理功能。我们可以将数组转换为pandas的Series或DataFrame对象，然后使用dropna()函数去掉其中的NaN值。

import pandas as pd
s = pd.Series([1, 2, np.nan, 3, np.nan])
s = s.dropna()
print(s)

输出结果为：

0    1.0
1    2.0
3    3.0
dtype: float64

3.2 使用列表推导式

除了使用库函数外，我们还可以使用列表推导式来去掉数组中的NaN值。列表推导式是一种简洁的语法，可以用来创建新的列表。

arr = [x for x in arr if not np.isnan(x)]
print(arr)

输出结果为：

[1.0, 2.0, 3.0]

4. 总结

在Python的数据分析和科学计算中，经常需要处理含有NaN值的数组。本文介绍了使用NumPy库去掉数组中的NaN值的方法，并提供了其他一些处理方法。通过掌握这些方法，我们可以更好地处理含有NaN值的数组，提高数据分析的准确性和效率。

代码示例：

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, np.nan, 3, np.nan])
print(arr)
mask = np.isnan(arr)
print(mask)
arr = arr[~mask]
print(arr)
import pandas as pd
s = pd.Series([1, 2, np.nan, 3, np.nan])
s = s.dropna()
print(s)
arr = [x for x in arr if not np.isnan(x)]
print(arr)

通过本文的介绍，相信读者对Python去掉数组中的空值NaN有了更加深入的了解。在实际的数据分析工作中，我们可以根据具体的情况选择合

到此这篇关于Python-NaN空值的处理的文章就介绍到这了,更多相关Python NaN空值内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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