pandas判断是否为空的赋值

本文详细介绍了如何在Python中使用pandas处理DataFrame和Series中的空值,包括isna()和notnull()函数的应用,以及特殊情况下math.isnan的使用实例。涵盖数据清洗、缺失值填充和类型转换技巧。

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1.下面这种dataframe写法没有告警。批量赋值
df.loc[order_pile[‘编号’].isna(),‘编号’] = df[‘另外一个编号’]
df.loc[df [‘所属编号’].isnull(),‘编号’]=0

  1. 如果df为series时候:按照如下方法判断是否为空,pd.isnull()或pd.isna()都可以判断单个值是否为空(pd.isnull(),pd.notnull())
    例1 if(pd.isna(df[‘编号’])):
    df[‘编号’] = df[‘另外一个编号’]
    例2。
    var=np.NaN
    if pd.isnull(var1):
    var1=0

4.有一种特殊情况,存储的是nan(注意:不是NaN),这种情况只能用math.isnan来判断了
# 过滤编号为空的(编号如果是字符串类型就转换为数字类型)
例1: df= df[~dfsrc[‘编号’].astype(‘float’).apply(math.isnan)]
例2:
if df[‘编号’]==math.nan:
df[‘编号’]=0

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