Python之Pandas isnull检查是否有缺失值 |
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Python之Pandas isnull检查是否有缺失值
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1.df.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 train.isnull()
2,df.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 train.isnull().any()
3.df[df.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。 train[train.isnull().values==true]
导出到excel里看 dataframe.to_excel() 4.isnull().sum() 将列中为空的个数统计出来 train.isnull().sum()
5.计算变量缺失率 df=pd.read_csv('titanic_train.csv') def missing_cal(df): """ df :数据集 return：每个变量的缺失率 """ missing_series = df.isnull().sum()/df.shape[0] missing_df = pd.DataFrame(missing_series).reset_index() missing_df = missing_df.rename(columns={'index':'col', 0:'missing_pct'}) missing_df = missing_df.sort_values('missing_pct',ascending=False).reset_index(drop=True) return missing_df missing_cal(df)如果需要计算样本的缺失率分布，只要加上参数axis=1.
缺失观测的行数data3.isnull().any(axis = 1).sum() 缺失观测的比例data3.isnull().any(axis = 1).sum()/data3.shape[0]
Reference 1.xiaoxiaosuwy https://blog.csdn.net/xiaoxiaosuwy/article/details/81187694 2.Python与数据挖掘 https://zhuanlan.zhihu.com/p/187315467 3.刘顺祥 https://zhuanlan.zhihu.com/p/93179647
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