Python Pandas找到缺失值的位置方法


Posted in Python onApril 12, 2018

问题描述:

python pandas判断缺失值一般采用 isnull(),然而生成的却是所有数据的true/false矩阵,对于庞大的数据dataframe,很难一眼看出来哪个数据缺失,一共有多少个缺失数据,缺失数据的位置。

首先对于存在缺失值的数据,如下所示

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,6))
# Make a few areas have NaN values
df.iloc[1:3,1] = np.nan
df.iloc[5,3] = np.nan
df.iloc[7:9,5] = np.nan
0   1   2   3   4   5
0 0.520113 0.884000 1.260966 -0.236597 0.312972 -0.196281
1 -0.837552  NaN 0.143017 0.862355 0.346550 0.842952
2 -0.452595  NaN -0.420790 0.456215 1.203459 0.527425
3 0.317503 -0.917042 1.780938 -1.584102 0.432745 0.389797
4 -0.722852 1.704820 -0.113821 -1.466458 0.083002 0.011722
5 -0.622851 -0.251935 -1.498837  NaN 1.098323 0.273814
6 0.329585 0.075312 -0.690209 -3.807924 0.489317 -0.841368
7 -1.123433 -1.187496 1.868894 -2.046456 -0.949718  NaN
8 1.133880 -0.110447 0.050385 -1.158387 0.188222  NaN
9 -0.513741 1.196259 0.704537 0.982395 -0.585040 -1.693810

df.isnull()会产生如下结果

0  1  2  3  4  5
0 False False False False False False
1 False True False False False False
2 False True False False False False
3 False False False False False False
4 False False False False False False
5 False False False True False False
6 False False False False False False
7 False False False False False True
8 False False False False False True
9 False False False False False False

df.isnull().any()则会判断哪些”列”存在缺失值

0 False
1  True
2 False
3  True
4 False
5  True
dtype: bool

对于该问题,可以采用如下方式解决:

df[df.isnull().values==True]
Out[126]: 
   0   1   2   3   4   5
1 1.090872  NaN -0.287612 -0.239234 -0.589897 1.849413
2 -1.384721  NaN -0.158293 0.011798 -0.564906 -0.607121
5 -0.477590 -2.696239 0.312837  NaN 0.404196 -0.797050
7 0.369665 -0.268898 -0.344523 -0.094436 0.214753  NaN
8 -0.114483 -0.842322 0.164269 -0.812866 -0.601757  NaN

可以只显示存在缺失值的行列,清楚的确定缺失值的位置。

以上这篇Python Pandas找到缺失值的位置方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持三水点靠木。

Python 相关文章推荐
Python3.2模拟实现webqq登录
Feb 15 Python
Google开源的Python格式化工具YAPF的安装和使用教程
May 31 Python
Python3.6基于正则实现的计算器示例【无优化简单注释版】
Jun 14 Python
在dataframe两列日期相减并且得到具体的月数实例
Jul 03 Python
浅谈Django的缓存机制
Aug 23 Python
python scatter散点图用循环分类法加图例
Mar 19 Python
用Q-learning算法实现自动走迷宫机器人的方法示例
Jun 03 Python
在Django admin中编辑ManyToManyField的实现方法
Aug 09 Python
解决Python计算矩阵乘向量,矩阵乘实数的一些小错误
Aug 26 Python
Python文字截图识别OCR工具实例解析
Mar 05 Python
实例讲解Python 迭代器与生成器
Jul 08 Python
pytorch Dropout过拟合的操作
May 27 Python
Pandas 数据框增、删、改、查、去重、抽样基本操作方法
Apr 12 #Python
dataframe设置两个条件取值的实例
Apr 12 #Python
使用python编写监听端
Apr 12 #Python
Python实现针对给定单链表删除指定节点的方法
Apr 12 #Python
pandas系列之DataFrame 行列数据筛选实例
Apr 12 #Python
python:pandas合并csv文件的方法(图书数据集成)
Apr 12 #Python
用pandas按列合并两个文件的实例
Apr 12 #Python
You might like
PHP查询分页的实现代码
2017/06/09 PHP
JavaScript实现禁止后退的方法
2006/12/27 Javascript
简单的无缝滚动程序-仅几行代码
2007/05/08 Javascript
JavaScript Array扩展实现代码
2009/10/14 Javascript
使用JavaScript动态设置样式实现代码(2)
2013/01/25 Javascript
$.getJSON在IE下失效的原因分析及解决方法
2013/06/16 Javascript
javascript获得当前的信息的一些常用命令
2015/02/25 Javascript
如何使用jquery easyui创建标签组件
2015/11/18 Javascript
jQuery实现鼠标选文字发新浪微博的方法
2016/04/02 Javascript
js如何准确获取当前页面url网址信息
2020/09/13 Javascript
JQuery在循环中绑定事件的问题详解
2016/06/02 Javascript
Ajax+FormData+javascript实现无刷新表单信息提交
2016/10/24 Javascript
jquery——九宫格大转盘抽奖实例
2017/01/16 Javascript
react实现pure render时bind(this)隐患需注意!
2017/03/09 Javascript
angular6 利用 ngContentOutlet 实现组件位置交换(重排)
2018/11/02 Javascript
vue车牌号校验和银行校验实战
2019/01/23 Javascript
微信小程序自定义tabBar在uni-app的适配详解
2019/09/30 Javascript
Vue2.X和Vue3.0数据响应原理变化的区别
2019/11/07 Javascript
JS实现炫酷轮播图
2020/11/15 Javascript
[01:04:32]DOTA2-DPC中国联赛 正赛 Aster vs LBZS BO3 第二场 2月23日
2021/03/11 DOTA
深入讨论Python函数的参数的默认值所引发的问题的原因
2015/03/30 Python
浅要分析Python程序与C程序的结合使用
2015/04/07 Python
浅析Python 中整型对象存储的位置
2016/05/16 Python
基于python的图片修复程序(实现水印去除)
2018/06/04 Python
详解用python写网络爬虫-爬取新浪微博评论
2019/05/10 Python
python中@property和property函数常见使用方法示例
2019/10/21 Python
详解Python中打乱列表顺序random.shuffle()的使用方法
2019/11/11 Python
使用IDLE的Python shell窗口实例详解
2019/11/19 Python
如何基于pythonnet调用halcon脚本
2020/01/20 Python
Python嵌入C/C++进行开发详解
2020/06/09 Python
CSS3 绘制BMW logo实的现代码
2013/04/25 HTML / CSS
Pretty You London官网:英国拖鞋和睡衣品牌
2019/05/08 全球购物
高中自我评价分享
2013/12/05 职场文书
毕业设计计划书
2014/01/09 职场文书
《郑和远航》教学反思
2014/04/16 职场文书
2016年先进教师个人事迹材料
2016/02/26 职场文书