pandas nan

1. 什么是NaN

NaN表示”Not a Number”，在pandas中用于表示缺失值或者空值。NaN是一种特殊的数据类型，被认为是float类型。NaN在数据分析和处理中非常常见，因为很多数据集中都存在缺失值。

2. NaN的产生原因

NaN的产生原因有很多，常见的包括:

数据采集过程中的错误或缺陷
数据转换或处理过程中的问题
数据记录不完整或不准确

3. NaN的处理方法

3.1. 检测缺失值

在pandas中，可以使用isnull()和notnull()方法来检测缺失值。

示例代码:

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, np.nan, 4],
        'B': [5, np.nan, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df.isnull())
print(df.notnull())

代码运行结果:

       A      B
0  False  False
1  False   True
2   True  False
3  False   True

从运行结果中可以看出，isnull()方法将缺失值表示为True，非缺失值表示为False；而notnull()方法则相反，缺失值表示为False，非缺失值表示为True。

3.2. 删除缺失值

删除缺失值是处理NaN的一种方法，可以通过dropna()方法来实现。dropna()方法会删除包含NaN的行或者列，默认是删除行。

示例代码:

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, np.nan, 4],
        'B': [5, np.nan, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)
df = df.dropna()
print(df)

代码运行结果:

     A    B
0  1.0  5.0

从运行结果中可以看出，dropna()方法删除了包含NaN的行，最终只剩下了一行数据。

3.3. 替换缺失值

替换缺失值是处理NaN的另一种方法，可以使用fillna()方法来替换缺失值。fillna()方法可以接受一个参数，用于指定替换NaN的值。比如可以用0来替换NaN。

示例代码:

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, np.nan, 4],
        'B': [5, np.nan, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)
df = df.fillna(0)
print(df)

代码运行结果:

     A    B
0  1.0  5.0
1  2.0  0.0
2  0.0  7.0
3  4.0  8.0

从运行结果中可以看出，fillna()方法将所有的NaN替换为了0。

3.4. 插值填充缺失值

除了使用固定的值来替换缺失值，还可以使用插值方法来预测缺失值。pandas中提供了很多插值方法，比如线性插值、多项式插值等。

示例代码:

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, np.nan, 4],
        'B': [5, np.nan, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)
df['A'] = df['A'].interpolate()
print(df)

代码运行结果:

     A    B
0  1.0  5.0
1  2.0  NaN
2  3.0  7.0
3  4.0  8.0

从运行结果中可以看出，使用插值方法来填充缺失值后，缺失值被预测出来，并被插入到对应的位置。

4. NaN的计算

对于包含NaN的数据进行计算时，会得到NaN作为结果。

示例代码:

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, np.nan, 4],
        'B': [5, np.nan, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)
result = df['A'] + df['B']
print(result)

代码运行结果:

0     NaN
1     NaN
2     NaN
3    12.0
dtype: float64

从运行结果可以看出，当进行加法运算时，包含NaN的位置会得到NaN作为结果。

5. NaN相关的函数和方法

在pandas中，还提供了一些相关的函数和方法用于处理NaN。

pd.isnull(obj): 判断对象是否为NaN，返回布尔类型。
pd.notnull(obj): 判断对象是否不为NaN，返回布尔类型。
obj.isnull(): 判断对象是否为NaN，返回布尔类型。
obj.notnull(): 判断对象是否不为NaN，返回布尔类型。
obj.dropna(axis=0, how=’any’, inplace=False): 删除包含NaN的行或列。
obj.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False): 用指定的值或插值方法填充NaN。

6. 总结

本文详细介绍了pandas中NaN的概念、产生原因以及处理方法。在数据分析和处理的过程中，遇到NaN是非常常见的情况。我们可以使用isnull()和notnull()方法来检测缺失值，使用dropna()方法删除缺失值，使用fillna()方法替换缺失值，使用插值方法来预测缺失值。同时，还介绍了包含NaN的计算结果以及相关的函数和方法。掌握和熟悉这些处理NaN的方法，可以帮助我们更好地处理和分析数据。