当使用pandas读取csv文件时，如果元素为空，则将其视为缺失值NaN（Not a Number, 非数字）。
使用dropna（）方法删除缺失值，使用fillna（）方法用其他值替换（填充）缺失值。
如果要提取包含缺失值的行或列，使用isnull（）方法确定元素是否缺失。
例如，读取并使用包含带read_csv的空格的csv文件。
import pandas as pd
import numpy as np
import math
df = pd.read_csv('./data/05/sample_pandas_normal_nan.csv')
print(df)
使用pandas.isnull() 检查所有缺失的值:
print(df.isnull())
print(pd.isnull(df))
检查 ‘name’ 列缺失的值:
print(df['name'].isnull())
Name: name, dtype: bool
也可以使用numpy.isnan() 和math.isnan() （但是需要分别导入NumPy和math）:
print(pd.isnull(df.at[0, 'point']))
print(np.isnan(df.at[0, 'point']))
print(math.isnan(df.at[0, 'point']))
在Pandas中，将None，np.nan，math.nan和pd.np.nan视为缺失值NaN
s_nan = pd.Series([None, np.nan, math.nan, pd.np.nan])
print(s_nan)
print(s_nan[0])
print(type(s_nan[0]))
print(s_nan.isnull())
使用dropna（）方法删除缺失值。
默认情况下，将返回新对象，并且不会更改原始对象，但是参数inplace = True会更改原始对象本身。
print(df)
如果指定了参数how =’all’，则将删除所有缺少值的行。
print(df.dropna(how='all'))
如果设置axis = 1，则将删除所有缺少值的列。
print(df.dropna(how='all', axis=1))
删除所有缺少值的行和列的数据:
df2 = df.dropna(how='all').dropna(how='all', axis=1)
print(df2)
基于上面删除所有缺少值的行和列的数据df2 :
print(df2)
如果指定了参数how =’any’，则将删除至少包含一个缺失值的行。默认值为how =’any’。
print(df2.dropna(how='any'))
print(df2.dropna())
如果设置axis = 1，则将删除包含至少一个缺失值的列将被删除。
print(df2.dropna(how='any', axis=1))
通过在参数thresh中指定数字，可以根据不缺少值的元素数量删除行和列。
例如，如果thresh = 3，则保留包含三个或更多个不丢失值的元素的行，并删除其他行（包含两个或更多个不丢失值的元素的行）。
print(df.dropna(thresh=3))
如果axis= 1，则应用于列。
print(df.dropna(thresh=3, axis=1))
如果要基于特定的行/列删除，请在列表的参数子集中指定要定位的行/列标签。由于它必须是列表，因此请至少指定一个目标，例如subset = [‘name’]。 默认情况下，子集指定的列中缺少值的行将被删除。
print(df.dropna(subset=['age']))
如果指定了多列，则默认为删除所有缺少指定值的行。
print(df.dropna(subset=['age', 'state']))
如果参数how =’all’，则仅删除所有指定列均缺少值的行。
print(df.dropna(subset=['age', 'state'], how='all'))
可以使用fillna（）方法将缺失值替换为任意值。
默认情况下，将返回新对象，并且不会更改原始对象，但是参数inplace = True会更改原始对象本身。
print(df)
如果指定要用参数替换的值，则所有缺少的值NaN都将替换为该值。
print(df.fillna(0))
将字典指定为参数时，每列将替换一个不同的值。字典键是列标签（列名），而值是要替换的值。未指定的列仍缺少值NaN。
print(df.fillna({'name': 'XXX', 'age': 20, 'point': 0}))
不仅可以指定字典，还可以指定pandas.Series。具有与pandas.Series中的标签匹配的列标签（列名）的列中缺少的值将替换为pandas.Series值。与pandas.Series标签不对应的列仍然缺少值。
s_for_fill = pd.Series(['ZZZ', 100], index=['name', 'age'])
print(s_for_fill)
print(df.fillna(s_for_fill))
可以使用mean（）方法计算每列的平均值。结果是pandas.Series。缺失值将被排除并计算。
print(df.mean())
如果将此pandas.Series指定为fillna（）的参数，则如上所述，将相应列中的缺失值替换为平均值。
print(df.fillna(df.mean()))
同样，如果要替换中位数，请使用中位数（）方法。在偶数的情况下，两个中心值的平均值是中值。
print(df.fillna(df.median()))
通过使用method参数，可以替换之前和之后的值，而不是指定的值。 如果method =’ffill’，它将被以前的值替换；如果method =’bfill’，将被后面的值替换。对于时间序列数据很有用。
print(df.fillna(method='ffill'))
print(df.fillna(method='bfill'))
使用参数limit，可以指定连续替换的最大数量。
print(df.fillna(method='bfill', limit=1))
参考博客:
Original: https://blog.csdn.net/u012856866/article/details/122303273
Author: 酒酿小圆子～
Title: Pandas 中缺失值NaN的判断, 删除 及 替换
原创文章受到原创版权保护。转载请注明出处：https://www.johngo689.com/640226/
转载文章受原作者版权保护。转载请注明原作者出处！