Pandas库中isnull函数的实现

目录

• 一、简介
• 二、语法和参数
• 三、实例
• 3.1 基本使用
• 3.2 与sum()函数结合使用
• 3.3 与布尔索引结合使用
• 四、注意事项

一、简介

isnull()是Pandas库中DataFrame和Series对WrRREQundJ象的一个函数，用于检测数据中的缺失值。它返回一个布尔类型的DataFrame或Series，其中True表示该位置的值是缺失的（NaN或None），False表示该位置的值不是缺失的。

二、语法和参数

DataFrame.isnull()

isnull()函数没有参数。它直接应用于DataFrame或Series对象。

三、实例

3.1 基本使用

代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含NaN和None的DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, np.nan, 3, None],
    'B': [4, 5, np.nan, 7],
    'C': [8, 9, 10, 11]
})

print("原始DataFrame:")
print(df)

print("\n使用isnull()后的结果:")
print(df.isnull())

输出：

原始DataFrame:

  编程   A    B  php; C

0  1.0  4.0   8

1  NaN  5.0   9

2  3.0  NaN  10

3  NaN  7.0  11

使用isnull()后的结果:

       A      B      C

0  False  False  False

1   True  False  False

2  False   True  False

3   True  False  False

3.2 与sum()函数结合使用

代码：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, np.nan, 3, None],
    'B': [4, 5, np.nan, 7],
    'C': [8, 9, 10, 11]
})

print("每列缺失值的数量:")
print(df.isnull().sum())

print("\n每行缺失值的数量:")
print(df.isnull().sum(axis=1))

输出：

每列缺失值的数量:

A    2

B    1

C    0

dtype: int64

每行缺失值的数量:

0    0

1    1

2    1

3    1

dtype: int64

3.3 与布尔索引结合使用

代码：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, np.nan, 3, None],
    'B': [4, 5, np.nan, 7],
    'C': [8, 9, 编程10, 11]
})

print("原始DataFrame:")
print(df)

print("\n含有缺失值的行:")
print(df[df.isnull().any(axis=1)])

print("\n所有值都不缺失的行:")
print(df[df.notnull().all(axis=1)])

输出：

原始DataFrame:

     A    B   C

0  1.0  4.0   8

1  NaN  5.0   9

2  3.0  NaN  10

3  NaN  7.0  11

含有缺失值的行:

     A    B   C

1  NaN  5.0   9

2  3.0  NaN  10

3  NaN  7.0  11

所有值都不缺失的行:

     A    B  C

0  1.0  4.0  8

四、注意事项

• isnull()函数可以检测NaN和None值，但不能检测空字符串或其他可能被视为"缺失"的值。
• 对于非数值类型的列（如字符串或日期时间），只有None值会被视为缺失，而NaN不会。
• isnull()的逻辑相反函数是notnull()，它返回True表示非缺失值，False表示缺失值。
• 在处理大型数据集时，isnull()可能会消耗较多内存，因为它会创建一个与原DataFrame大小相同的新DataFrame。
• isnull()和isna()是完全相同的函数，可以互换使用。
• 在进行数据清洗和预处理时，isnull()是一个非常有用的工具，可以帮助识别和处理缺失数据。

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