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首頁(yè)大數(shù)據(jù)時(shí)代如何計(jì)算 Pandas Dataframe 列中的 NaN 出現(xiàn)的次數(shù)？
如何計(jì)算 Pandas Dataframe 列中的 NaN 出現(xiàn)的次數(shù)？
2023-04-28
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在 Pandas 中，NaN 表示空或缺失值。在數(shù)據(jù)分析中，經(jīng)常需要計(jì)算 DataFrame 中每列的 NaN 值出現(xiàn)的次數(shù)。本文將介紹如何使用 Pandas 計(jì)算 DataFrame 中每列的 NaN 值出現(xiàn)的次數(shù)。

了解 Pandas DataFrame 中的 NaN 值

Pandas 是一個(gè)開源數(shù)據(jù)分析工具。它提供了一個(gè)稱為“DataFrame”的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，該結(jié)構(gòu)類似于電子表格，可以用來(lái)存儲(chǔ)和操作二維數(shù)據(jù)。在 Pandas DataFrame 中，NaN 表示空或缺失值。在實(shí)際的數(shù)據(jù)分析中，會(huì)經(jīng)常遇到缺失值的情況，因此我們需要計(jì)算 DataFrame 中每列的 NaN 值出現(xiàn)的次數(shù)。

計(jì)算 DataFrame 中每列的 NaN 值數(shù)量

計(jì)算 DataFrame 中每列的 NaN 值數(shù)量非常簡(jiǎn)單。我們只需要使用 isna() 方法檢測(cè) DataFrame 中的 NaN 值，并使用 sum() 方法計(jì)算每列中 NaN 值的數(shù)量。以下是示例代碼：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan],
                   'B': [4, np.nan, np.nan],
                   'C': [7, 8, 9]})

print(df.isna().sum())

上面的代碼將創(chuàng)建一個(gè)包含三列的 Pandas DataFrame。然后使用 isna() 方法檢查 DataFrame 中的 NaN 值，并使用 sum() 方法計(jì)算每列的 NaN 值的數(shù)量。輸出結(jié)果如下：

A    1
B    2
C    0
dtype: int64

從輸出結(jié)果可以看出，DataFrame 中的 NaN 值數(shù)量分別為 1、2 和 0。

計(jì)算 DataFrame 中每行的 NaN 值數(shù)量

如果需要計(jì)算每行的 NaN 值數(shù)量，可以使用 sum() 方法并設(shè)置 axis 參數(shù)為 1。以下是示例代碼：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan],
                   'B': [4, np.nan, np.nan],
                   'C': [7, 8, 9]})

print(df.isna().sum(axis=1))

上面的代碼將創(chuàng)建一個(gè)包含三列的 Pandas DataFrame。然后使用 isna() 方法檢查 DataFrame 中的 NaN 值，并使用 sum() 方法計(jì)算每行的 NaN 值的數(shù)量。輸出結(jié)果如下：

0    0
1    2
2    0
dtype: int64

從輸出結(jié)果可以看出，DataFrame 中的每行的 NaN 值數(shù)量分別為 0、2 和 0。

總結(jié)

在 Pandas 中計(jì)算 DataFrame 中每列或每行的 NaN 值數(shù)量非常簡(jiǎn)單。只需要使用 isna() 方法檢查 DataFrame 中的 NaN 值，并使用 sum() 方法計(jì)算每列或每行的 NaN 值的數(shù)量。此外，還可以使用 dropna() 方法刪除 DataFrame 中包含 NaN 值的行或列。掌握這些技巧可以使數(shù)據(jù)分析更加高效。

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