pandas如何筛选出是nan的数据|极客教程

pandas如何筛选出是nan的数据

在数据分析和处理中，经常会遇到需要筛选出缺失值（NaN）的数据的情况。pandas是Python中常用的数据处理库，提供了丰富的方法来处理缺失值。在本文中，我们将介绍如何使用pandas来筛选出DataFrame中是NaN的数据。

1. 生成包含NaN的DataFrame

首先，我们需要生成一个包含NaN的DataFrame作为示例数据。以下是生成一个包含NaN的DataFrame的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

data = {
    'A': [1, 2, np.nan, 4],
    'B': ['foo', 'bar', np.nan, 'baz'],
    'C': [np.nan, 'qux', 'quux', 'corge']
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

运行以上代码，将得到如下的DataFrame：

     A    B      C
0  1.0  foo    NaN
1  2.0  bar    qux
2  NaN  NaN   quux
3  4.0  baz  corge

可以看到，我们生成了一个包含NaN值的DataFrame。

2. 筛选出NaN的数据

接下来，我们将介绍如何使用pandas来筛选出DataFrame中是NaN的数据。pandas提供了isna()方法来判断数据是否是NaN，我们可以结合该方法来筛选出NaN的数据。以下是筛选出NaN的数据的示例代码：

nan_df = df[df.isna().any(axis=1)]
print(nan_df)

运行以上代码，将得到如下结果：

     A    B     C
0  NaN  foo    qux
1  2.0  bar    qux
2  NaN  NaN   quux

可以看到，我们成功地筛选出了包含NaN值的数据，该数据包含的所有列都是NaN或者至少一个列是NaN。

3. 筛选出特定列为NaN的数据

如果我们只想筛选出特定列为NaN的数据，可以使用isna()方法结合布尔索引来实现。以下是筛选出特定列为NaN的数据的示例代码：

nan_specific_df = df[df['A'].isna()]
print(nan_specific_df)

运行以上代码，将得到如下结果：

     A    B    C
2  NaN  NaN  quux

可以看到，我们成功地筛选出了列’A’为NaN的数据。

除了使用isna()方法，还可以使用isnull()方法来判断数据是否是NaN。两者的功能是相同的，使用方法也基本一致。

总结一下，本文介绍了如何使用pandas来筛选出DataFrame中是NaN的数据。通过使用isna()方法和布尔索引，我们可以轻松地筛选出包含NaN值的数据，并进一步处理这些数据。

pandas如何筛选出是nan的数据