最近在做数据处理的时候,遇到个让我欲仙欲死的问题,那就是数据中的空值该如何获取。
我的目的本来是获取数据中的所有非零且非空值,然后再计算获得到的所有数据计算均值,再用均值把0和空值填上。这个操作让我意识到了i is None/np.isnan(i)/i.isnull()之间的差别,再此做简单介绍:
1.关于np.nan:
先明确一个问题,即空值的产生只有np.nan()一种方法。
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# np.nan()的一些奇妙性质:
np.nan = = np.nan
>>> False
np.isnan(np.nan)
>>> True
np.nan is None
>>> False
type (np.nan)
>>> float
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总结一下:
np.nan不是一个“空”对象,用 i is None判断是False;
对某个值是否为空值进行判断,只能用np.isnan(i)函数,万万不可用 i == np.nan()来做,否则你会死的很惨的,因为空值并不能用判断相等的“==”正确识别(上例前两条);
np.nan非空对象,其类型为基本数据类型float(是不是很神奇,我也不知道为什么要这样设计)
2.np.isnan()和pd.isnull()何时使用:
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# 首先创建一个DataFrame:
bb = pd.DataFrame({ 'a' :[ 0 , 1 , 2 ,np.nan]})
bb
>>> a
0 0.0
1 1.0
2 2.0
3 NaN
# 先测试一下np.isnan()
np.isnan(bb)
>>> a
0 False
1 False
2 False
3 True
# 值得一提的是,如果想获悉整个DataFrame有无空值,可以在此基础上这样做:
np.isnan(bb). all ()
>>> a False
dtype: bool # 这行是指返回值的dtype
# 再测试一下isnull()
pd.isnull(bb)
>>> a
0 False
1 False
2 False
3 True
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由上可见,其实np.isnan()和pd.isnull()都可以对不论是DataFrame、Python list还是仅仅一个数值进行空值检测。但一般在实际应用中,np.isnan()多用于单个值的检验,pd.isnull()用于对一个DataFrame或Series(整体)的检验。
此外,根据pandas官方文档和源代码,pandas提供的另一个函数pd.isna()与pd.isnull()完全一样。
上面提到的any()/all()函数,请见pandas文档:
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
其他与空值检测或删除相关的函数还有:notna()、fillna()、dropna()等等。实战中应灵活使用。
补充:numpy中的nan(判断一个元素等于nan, 及nan安全函数 )
Nunpy中的NaN
多种方式创建nan(空值)
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import numpy as np
np.nan
nan
np.NaN
nan
np.NAN
nan
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判断是否存在空值
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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 )
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在np中nan需要用isnan这个函数来识别,还要注意:
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x
array([ 1. , 1. , 8. , nan, 10. ])
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x 中所有的元素都变成了浮点型,这是因为nan是浮点型的。
nan安全函数
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np.mean(x)
nan
np.nanmean(x)
5.0
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此外max, min, median等都是默认非nan安全的,需要加上nan来标记nan安全。
ps:pandas中是默认nan安全的。
补充:Python 处理DataFrame数据 pd.isnull() np.isnan()的方式
数据处理时,经常会遇到处理数据中的空值,涉及几个常用函数,pd.isnull(),pd.notnull(),np.isnan(),pd.notna(),pd.isna(),pd.fillna()、pd.dropna()等等.
本文关注pd.isnull(),pd.notnull(),np.isnan(),pd.notna(),pd.isna()。
总结:
由下可知,np.isnan()和pd.isnull()都可以对不论是DataFrame、Python list还是仅仅一个数值进行空值检测。但一般在实际应用中,np.isnan()多用于单个值的检验,pd.isnull()用于对一个DataFrame或Series(整体)的检验。
1.pd.isnull()
pd.isnull()可以对不论是DataFrame、Python list还是仅仅一个数值进行空值检测。但一般在实际应用中,pd.isnull()用于对一个DataFrame或Series(整体)的检验。
此外,根据pandas官方文档和源代码,pandas提供的另一个函数pd.isna()与pd.isnull()完全一样。
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# 首先创建一个DataFrame:
df = pd.DataFrame({ 'a' :[ 0 , 1 , 2 ,np.nan]})
df
>>> a
0 0.0
1 1.0
2 2.0
3 NaN
# 测试isnull()
pd.isnull(df)
>>> a
0 False
1 False
2 False
3 True
# 测试isna()
pd.isna(df)
>>> a
0 False
1 False
2 False
3 True
# 测试notnull()
pd.notnull(df)
>>> a
0 True
1 True
2 True
3 False
# 测试notna()
pd.notna(df)
>>> a
0 True
1 True
2 True
3 False
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2.np.nan()
判断是否为np.nan()。
np.nan不是一个“空”对象,对某个值是否为空值进行判断,只能用np.isnan(i)函数。
np.nan非空对象,其类型为基本数据类型float。
np.nan()可以对不论是DataFrame、Python list还是仅仅一个数值进行空值检测。但一般在实际应用中,np.nan()多用于单个值的检验。
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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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以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_41712499/article/details/82719987