Pandas 查询NaN和其他名称在Pandas中的应用

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas对NaN值和其他名称进行查询。在数据分析中，NaN值和其他特殊值是很常见的，对于有效地处理和分析数据非常重要。Pandas提供了很多工具和方法来处理这些特殊值，下面我们将详细介绍。

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NaN是什么？

NaN是”Not a Number”的缩写，用于表示缺失或无效的数值。在Pandas中，通常使用NaN表示缺失数据。Pandas将NaN视为浮点数，并将其视为一种特殊的数据类型。

如何查询NaN值？

可以使用isnull()和isna()方法来查询NaN值。这两种方法用于检查DataFrame或Series中的每个元素是否为NaN，如果它是，则返回True，否则返回False。下面是一个使用isnull()方法的示例：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B': [4, np.nan, 6], 'C': [7, 8, 9]})
print(data.isnull())

这将输出一个布尔值DataFrame，其中每个元素均为True或False，表示DataFrame中每个元素是否为NaN。

另一种方法是使用notnull()和notna()方法查询非NaN值。这两种方法用于检查DataFrame或Series中的每个元素是否为非NaN，如果是，则返回True，否则返回False。以下是使用notnull()方法的示例：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B': [4, np.nan, 6], 'C': [7, 8, 9]})
print(data.notnull())

这将输出一个布尔值DataFrame，其中每个元素均为True或False，表示DataFrame中每个元素是否为非NaN。

在Pandas中查询其他名称

有时，除了NaN之外，还需要查询其他特殊值，例如inf（正无穷大）和-inf（负无穷大）。可以使用Pandas中的特殊值对象来查询这些特殊值。以下是一个示例，演示如何使用isin()方法查询特定值：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, np.inf, -np.inf], 'B': [4, np.nan, 6, np.inf, np.nan], 'C': [7, 8, 9, np.inf, -np.inf]})
print(data[data.isin([np.nan, np.inf, -np.inf]).any(1)])

该代码将在DataFrame中筛选出包含NaN，正无穷大和负无穷大的行。any()方法用于在DataFrame的每个行和列中，如果存在True，就返回True，否则返回False。这里，any(1)表示每一行都至少需要包含一个True，才能返回True。

总结

在Pandas中查询NaN和其他特殊值是有效分析数据的重要技术。通过使用isnull()，notnull()，isin()和any()等方法，可以轻松地查询DataFrame或Series中的缺失数据和其他特殊值，从而更好地理解和分析数据。