Pandas Dataframe中如何查找空或NaN的条目

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas Dataframe查找一个DataFrame中存在的空或NaN的条目。

Pandas是一个基于Python的数据处理库，常用于数据清洗、数据分析等任务，可以方便地对数据进行操作和分析。在Pandas中，Dataframe是最常用的数据结构之一，它类似于Excel表格，可以保存数据并进行操作。

阅读更多：Pandas 教程

创建一个包含空和NaN的Dataframe

在开始演示如何查找空和NaN的条目之前，我们需要先创建一个包含空和NaN的Dataframe。我们可以使用以下代码来创建一个包含这些值的Dataframe：

import pandas as pd
import numpy as np

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

这将创建一个3列4行的Dataframe，每列包含一个空值或NaN值。

检查空值

我们可以使用isnull()函数来检查一个Dataframe中的空值。这个函数会返回一个布尔值序列，True表示该位置是空值或NaN，False表示该位置不是空值或NaN。

df.isnull()

输出结果为：

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

我们可以看到，Dataframe中存在空值或NaN的位置的值为True。

检查非空值

我们也可以使用notnull()函数检查一个Dataframe中的非空值。这个函数会返回一个布尔值序列，True表示该位置是非空值或NaN，False表示该位置是空值或NaN。

df.notnull()

输出结果为：

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

我们可以看到，Dataframe中存在非空值的位置的值为True。

删除空值

如果我们想要删除Dataframe中的空值或NaN值，我们可以使用dropna()函数。这个函数会返回删除空值或NaN值后的Dataframe副本。

df.dropna()

输出结果为：

     A    B    C

我们可以看到，所有包含空值或NaN值的行都已经被删除。

替换空值

如果我们想要替换Dataframe中的空值或NaN值，我们可以使用fillna()函数。这个函数会返回替换空值或NaN值后的Dataframe副本。

df.fillna(0)

输出结果为：

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

我们可以看到，空值或NaN值已经被替换为0。

总结

在本文中，我们介绍了如何在Pandas Dataframe中查找存在的空或NaN的条目。我们可以使用isnull()和notnull()函数检查空或非空的条目，使用dropna()函数删除空或NaN的条目，使用fillna()函数替换空或NaN的条目。这些函数可以帮助我们方便地对数据进行操作和分析。