python统计缺失值个数,python缺失数据处理
缺失值可能是数据科学中最不受欢迎的值，然而，它们总是存在。忽视缺失的价值也是不合理的，因此我们需要找到一种有效且恰当的方法来处理它们。本文总结了四种查询缺失值的Python方法，有需要的可以参考。
00-1010缺失值NaN 缺失值NaN 空字符“-”和“？”在我们日常接触的Python中，狭义的缺失值一般指DataFrame中的NaN。广义来说，可以分为三种。
缺失值:熊猫有三种缺失值：np.nan(不是数字)、None和pd。NaT(时间格式中的空值，请注意大小写不能错)。空值:空值是指Pandas中的空字符串“”；最后一类是字符“-”和“？”最初用于表示导入文件(如Excel)中的缺失值。等等。今天，我们来谈谈Python中查询缺失值的4种方法。
目录
在Pandas中，查询缺失值最常用的方法是isnull()，返回True表示缺失值在这里。
我们可以将它与any()方法一起使用来查询有缺失值的行，或者与sum()方法一起使用来查询有缺失值的列。
Isnull():返回True对于缺失值；对于缺少的值，返回False。Any():如果序列中有一个True，则返回True，否则返回False。Sum():对序列求和。在交互环境中输入以下命令：
df.isnull()
输出：
在交互环境中输入以下命令：
df.isnull()。任何(轴=1)
输出：
在交互环境中输入以下命令：
df.isnull()。总和()
输出：
注：isna()和isnull()的用法是相同的，这里不再演示
缺失值 NaN
在Pandas中，isnull()方法返回True，这意味着这里有一个缺失的值，因此我们可以对数据集进行切片，找到缺失的值。
在交互环境中输入以下命令：
df[df.isnull()。values==True]
输出：
注意：如果一行中有多个值为null，就会出现重复的个数，所以我们可以使用df [df.isnull()。values==true]。drop _ duplicates()删除重复项。
此外，notnull()方法对应于isnull()，可用于直接查询具有非缺失值的数据行。
df[df[ A列]。notnull()]
输出：
缺失值 NaN
空值是指Pandas中的空字符串“”。我们还可以对数据集进行切片以找到空值。
在交互环境中输入以下命令：
DF[DF[ B列]==]
输出：
另外，空值和正常值的区别也可以用来区分它们。例如，isnumeric()方法检测字符串是否只由数字组成。
在交互环境中输入以下命令：
Df [df [列B ].str.isnumeric()==False]
输出：
如上图，数据集中的空值也被找到。
空值
很多时候，我们要处理的是本地的历史数据文件，这些文件在这些Excel文件中往往是不规范的。例如，他们可能使用“*”和“？”、"—"、"!"以此类推来指示丢失的值。
对于这种文本，我们可以使用正则表达式来匹配缺失的值。
进口
DF [DF [列C]。应用(Lambdax3360len (re。findall (na [*？!#-]，x)！=0)]
输出：
如上图所示，我已经定制了匿名函数lambda，以便在文本列的每一行中查找以下文本值：“NA”，“*”，“？”、"!"、" # "、"-"并检查它找到的列表的长度。如果列表不为零，则表示缺失值的字符已经找到，因此这一行中至少有一个缺失值。
DF [DF [列D]。应用(Lambdax3360len (Re。Findall (na [*？!#-]，x)！=0)]
输出：
我们可以对不同的列做同样的缺失值查询，也可以根据我们的实际情况替换正则表达式中代表缺失值的字符。
关于Python查询缺失值的四种方法的总结，本文到此结束。有关Python查询缺失值的更多信息，请搜索热门IT软件开发工作室之前的文章或继续浏览下面的相关文章。希望大家以后多多支持热门IT软件开发工作室！
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