标签：isnan python nan 空值 df values pd print pandas

引言：在输出处理与分析中，往往会遇到空值的情况，影响我们的数据处理结果，那么怎么检测和处理空值呢，本文先介绍三种检测单个空值的方法

一、单个空值的检测

1.使用python自带的math模块的内置方法

for i in df['B1'].values:
    if isnan(i):
        print(True)

2.使用numpy的isnan()方法

for i in df['B1'].values:
    if np.isnan(i):
        print(True)

3.使用pandas的isna()方法

for i in df['B1'].values:
    if np.isnan(i):
        print(True)

二、整个表格或者某一列空值的检测

1、是否存在空值
print(pd.isnull(df.values).any())

2.是否全部为空值
print(pd.isnull(df.values).all()

import pandas as pd
import numpy as np
from math import isnan

data = [[1, 2, 3], ["a", None, "c"]]
columns = ["A1", "B1", "C1"]
df = pd.DataFrame(data=data, columns=columns)

# 使用python内置方法
for i in df['B1'].values:
    if isnan(i):
        print(True)

# 使用numpy的方法
for i in df['B1'].values:
    if np.isnan(i):
        print(True)

# 使用pandas的方法
for i in df['B1'].values:
    if pd.isna(i):
        print(True)

# 对整体数据进行空值判断
# 1、是否存在空值
print(pd.isnull(df.values).any())

# 2.是否全部为空值
print(pd.isnull(df.values).all()

下一篇更新处理空值的一些方法

标签：isnan,python,nan,空值,df,values,pd,print,pandas
来源： https://www.cnblogs.com/song-jian/p/16252070.html

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