[523]pd.isnull,pd.notnull

本文详细介绍使用Python的Pandas库进行数据缺失值检测的方法,包括元素级、列级判断及统计缺失值数量,适用于数据预处理阶段,帮助快速定位并处理数据集中的空值。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

pandas中用函数isnull 和notnull 来检测数据丢失

python pandas判断缺失值一般采用 isnull(),生成的是所有数据的true/false矩阵

1 pd.isnull()

元素级别的判断,把对应的所有元素的位置都列出来,元素为空或者NA就显示True,否则就是False

会产生如下结果
image.png

2 pd.isnull().any()

列级别的判断,只要该列有为空或者NA的元素,就为True,否则False

则会判断哪些”列”存在缺失值
image.png

3 pd[pd.isnull().values==True]

可以只显示存在缺失值的行列,清楚的确定缺失值的位置。

image.png

4 iris.columns[iris.isnull().any()].tolist()

iris是dataframe对象,将为空或者NA的列找出来

5 isnull().sum()

将列中为空的个数统计出来

参考:https://blog.youkuaiyun.com/xiaoxiaosuwy/article/details/81187694

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