Python NaN空值的处理示例详解

Python NaN空值的处理

一、先读取数据集

将读取的表格信息命名为df

import pandas as pd
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
f = open(r"D:\Python\abalone.csv")
df = pd.read_csv(f,sep=",")
df.head()

此时df为DataFrame的格式

二、检查是否有空值

null_all = df.isnull().sum()
null_all

三、对空值进行填补

语法参数介绍

fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs)
#value：固定值，可以用固定数字、均值、中位数、众数等，此外还可以用字典，series等形式数据；
#method:填充方法，'bfill','backfill','pad','ffill'
#axis: 填充方向，默认0和index，还可以填1和columns
#inplace:在原有数据上直接修改
#limit:填充个数，如1，每列只填充1个缺失值

这里用中位值填补

# 中位值填补空值
df.fillna(df.median(),inplace=True)

再次查看，确认

最后：关于更多填补方式，可以自行学习，这里只做简单介绍。

解决python去掉数组中的空值nan的具体操作步骤

Python去掉数组中的空值nan
在Python的数据分析和科学计算中，经常会遇到包含空值或NaN（Not a Number）的数据。NaN可以表示缺失值或无效值，对于数据分析任务来说，需要将这些NaN值从数据中去掉或处理。本文将介绍如何使用Python去掉数组中的空值NaN，以及一些常用的处理方法。

1. 什么是NaN

NaN是一种特殊的浮点数，在Python中使用float类型表示。它表示一个无效的或不可用的数值。NaN在数据分析中通常表示缺失值，例如在采集数据的过程中出现了问题或者数据缺失的情况。

2. 如何去掉数组中的空值NaN

在Python中，我们可以使用NumPy库来处理数组中的空值NaN。NumPy是一个功能强大的科学计算库，提供了对多维数组的支持。

首先，我们需要导入NumPy库，并创建一个包含NaN的数组：

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, np.nan, 3, np.nan])
print(arr)

输出结果为：

[ 1.  2. nan  3. nan]

接下来，我们可以使用NumPy提供的函数来处理这些NaN值。其中，isnan()函数可以用来检测数组中的NaN值，返回一个布尔数组。

mask = np.isnan(arr)
print(mask)

输出结果为：

[False False  True False  True]

可以看到，mask数组中的True表示对应位置上的值是NaN，False表示不是NaN。接下来，我们可以使用~操作符来取反，将True转换为False，False转换为True。

arr = arr[~mask]
print(arr)

输出结果为：

[1. 2. 3.]

由于~mask是一个布尔数组，我们可以将其作为索引来获取对应的值。上面的代码即可将数组中的NaN值去掉。

3. 其他处理方法

除了使用NumPy库提供的函数去掉数组中的NaN值外，我们还可以使用其他一些处理方法。

3.1 使用pandas库

pandas是另一个常用的数据分析库，它提供了更高级的数据结构和数据处理功能。我们可以将数组转换为pandas的Series或DataFrame对象，然后使用dropna()函数去掉其中的NaN值。

import pandas as pd
s = pd.Series([1, 2, np.nan, 3, np.nan])
s = s.dropna()
print(s)

输出结果为：

0    1.0
1    2.0
3    3.0
dtype: float64

3.2 使用列表推导式

除了使用库函数外，我们还可以使用列表推导式来去掉数组中的NaN值。列表推导式是一种简洁的语法，可以用来创建新的列表。

arr = [x for x in arr if not np.isnan(x)]
print(arr)

输出结果为：

[1.0, 2.0, 3.0]

4. 总结

在Python的数据分析和科学计算中，经常需要处理含有NaN值的数组。本文介绍了使用NumPy库去掉数组中的NaN值的方法，并提供了其他一些处理方法。通过掌握这些方法，我们可以更好地处理含有NaN值的数组，提高数据分析的准确性和效率。

代码示例：

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, np.nan, 3, np.nan])
print(arr)
mask = np.isnan(arr)
print(mask)
arr = arr[~mask]
print(arr)
import pandas as pd
s = pd.Series([1, 2, np.nan, 3, np.nan])
s = s.dropna()
print(s)
arr = [x for x in arr if not np.isnan(x)]
print(arr)

通过本文的介绍，相信读者对Python去掉数组中的空值NaN有了更加深入的了解。在实际的数据分析工作中，我们可以根据具体的情况选择合

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