Pandas中缺失值/NaN值/空值的處理

isna()

釋義

篩選爲NaN的布爾值，可接受單個標量或者數組

舉例

篩選stu_name爲NaN的所有行：

df = pd.DataFrame({'stu_name': ['Tom', 'Tony', 'Jack', 'Jack', np.nan], 'stu_age': [16, 16, 15, np.nan, 21]})
print(df)
df1 = df[df['stu_name'].isna()]
print(df1)

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fillna()

釋義

對NaN值進行填充，官方文檔

常用參數

• value：用來填充的值，只能爲標量/dict/Series/DataFrame
• method：填充的方式
  • backfill/bfill：用後一個非NaN值填充本NaN值
  • pad/ffill：用前一個非NaN值來填充本Nan值
  • None：用value參數指定的值來填充（默認方式）
• inplace：是否修改原對象

舉例

1. 把所有的NaN填充爲橫槓-

df = pd.DataFrame({'stu_name': ['Tom', 'Tony', 'Jack', 'Jack', np.nan], 'stu_age': [16, 16, 15, np.nan, 21]})
print(df)
df1 = df.fillna('-')
print(df1)

2. stu_name爲NaN的填充爲UNKNOWN，stu_age爲NaN的填充爲-1

df = pd.DataFrame({'stu_name': ['Tom', 'Tony', 'Jack', 'Jack', np.nan], 'stu_age': [16, 16, 15, np.nan, 21]})
print(df)
df2 = df.fillna({'stu_name': 'UNKNOWN', 'stu_age': -1})
print(df2)