
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 計算 DataFrame 中每列的 NaN 值出現(xiàn)的次數(shù)。
Pandas 是一個開源數(shù)據(jù)分析工具。它提供了一個稱為“DataFrame”的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),該結(jié)構(gòu)類似于電子表格,可以用來存儲和操作二維數(shù)據(jù)。在 Pandas DataFrame 中,NaN 表示空或缺失值。在實際的數(shù)據(jù)分析中,會經(jīng)常遇到缺失值的情況,因此我們需要計算 DataFrame 中每列的 NaN 值出現(xiàn)的次數(shù)。
計算 DataFrame 中每列的 NaN 值數(shù)量非常簡單。我們只需要使用 isna()
方法檢測 DataFrame 中的 NaN 值,并使用 sum()
方法計算每列中 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。
如果需要計算每行的 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。
在 Pandas 中計算 DataFrame 中每列或每行的 NaN 值數(shù)量非常簡單。只需要使用 isna()
方法檢查 DataFrame 中的 NaN 值,并使用 sum()
方法計算每列或每行的 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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