App下載

怎么使用pandas或numpy處理數(shù)據(jù)中的空值(np.isnan()/pd.isnull())?

陳情匿舊酒 2021-08-16 10:39:08 瀏覽數(shù) (4456)
反饋

在數(shù)據(jù)處理的時候,我們比較常用到的庫要么是numpy,要么是pandas。在數(shù)據(jù)中出現(xiàn)空值的情況下我們要對其進行一些處理,這兩種庫的處理方式有類似之處,那么numpy處理數(shù)據(jù)中的空值和pandas處理數(shù)據(jù)中的空值有什么區(qū)別呢?接下來我們就來分析一下。

最近在做數(shù)據(jù)處理的時候,遇到個讓我欲仙欲死的問題,那就是數(shù)據(jù)中的空值該如何獲取。

我的目的本來是獲取數(shù)據(jù)中的所有非零且非空值,然后再計算獲得到的所有數(shù)據(jù)計算均值,再用均值把0和空值填上。這個操作讓我意識到了i is None/np.isnan(i)/i.isnull()之間的差別,再此做簡單介紹:

1.關(guān)于np.nan:

先明確一個問題,即空值的產(chǎn)生只有np.nan()一種方法。

# np.nan()的一些奇妙性質(zhì):
 
np.nan == np.nan
>>> False
 
np.isnan(np.nan)
>>> True
 
np.nan is None
>>> False
 
type(np.nan)
>>> float

總結(jié)一下:

np.nan不是一個“空”對象,用 i is None判斷是False;

對某個值是否為空值進行判斷,只能用np.isnan(i)函數(shù),萬萬不可用 i == np.nan()來做,否則你會死的很慘的,因為空值并不能用判斷相等的“==”正確識別(上例前兩條);

np.nan非空對象,其類型為基本數(shù)據(jù)類型float(是不是很神奇,我也不知道為什么要這樣設(shè)計)

2.np.isnan()和pd.isnull()何時使用:

# 首先創(chuàng)建一個DataFrame:
bb = pd.DataFrame({'a':[0,1,2,np.nan]})
bb
 
>>>     a
    0 0.0
    1 1.0
    2 2.0
    3 NaN
 
# 先測試一下np.isnan()
np.isnan(bb)
>>>     a
    0 False
    1 False
    2 False
    3 True
# 值得一提的是,如果想獲悉整個DataFrame有無空值,可以在此基礎(chǔ)上這樣做:
 
np.isnan(bb).all()
>>> a    False
    dtype: bool          # 這行是指返回值的dtype
 
# 再測試一下isnull()
pd.isnull(bb)
>>>     a
    0 False
    1 False
    2 False
    3 True

由上可見,其實np.isnan()和pd.isnull()都可以對不論是DataFrame、Python list還是僅僅一個數(shù)值進行空值檢測。但一般在實際應(yīng)用中,np.isnan()多用于單個值的檢驗,pd.isnull()用于對一個DataFrame或Series(整體)的檢驗。

此外,根據(jù)pandas官方文檔和源代碼,pandas提供的另一個函數(shù)pd.isna()與pd.isnull()完全一樣。

上面提到的any()/all()函數(shù),請見pandas文檔:

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.all.html#pandas.DataFrame.all

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.any.html#pandas.DataFrame.any

其他與空值檢測或刪除相關(guān)的函數(shù)還有:notna()、fillna()、dropna()等等。實戰(zhàn)中應(yīng)靈活使用。

補充:numpy中的nan(判斷一個元素等于nan, 及nan安全函數(shù) )

Nunpy中的NaN

多種方式創(chuàng)建nan(空值)

import numpy as np
np.nan
nan
np.NaN
nan
np.NAN
nan

判斷是否存在空值

x = np.array([1, 1, 8, np.nan, 10])
np.nan in x

False
np.isin(np.nan, x)
array(False)
1 in x
True
np.isin(1, x)
array(True)
np.isnan(x)
array([False, False, False,  True, False])
x[-2] == np.nan, np.isnan(x[-2])
(False, True)

在np中nan需要用isnan這個函數(shù)來識別,還要注意:

x
array([ 1.,  1.,  8., nan, 10.])

x 中所有的元素都變成了浮點型,這是因為nan是浮點型的。

nan安全函數(shù)

np.mean(x)
nan
np.nanmean(x)
5.0

此外max, min, median等都是默認非nan安全的,需要加上nan來標記nan安全。

ps:pandas中是默認nan安全的。

補充:Python 處理DataFrame數(shù)據(jù) pd.isnull() np.isnan()的方式

數(shù)據(jù)處理時,經(jīng)常會遇到處理數(shù)據(jù)中的空值,涉及幾個常用函數(shù),pd.isnull(),pd.notnull(),np.isnan(),pd.notna(),pd.isna(),pd.fillna()、pd.dropna()等等.

本文關(guān)注pd.isnull(),pd.notnull(),np.isnan(),pd.notna(),pd.isna()。

總結(jié):

由下可知,np.isnan()和pd.isnull()都可以對不論是DataFrame、Python list還是僅僅一個數(shù)值進行空值檢測。但一般在實際應(yīng)用中,np.isnan()多用于單個值的檢驗,pd.isnull()用于對一個DataFrame或Series(整體)的檢驗。

1.pd.isnull()

pd.isnull()可以對不論是DataFrame、Python list還是僅僅一個數(shù)值進行空值檢測。但一般在實際應(yīng)用中,pd.isnull()用于對一個DataFrame或Series(整體)的檢驗。

此外,根據(jù)pandas官方文檔和源代碼,pandas提供的另一個函數(shù)pd.isna()與pd.isnull()完全一樣。

# 首先創(chuàng)建一個DataFrame:
df = pd.DataFrame({'a':[0,1,2,np.nan]})
df
 
>>>     a
    0 0.0
    1 1.0
    2 2.0
    3 NaN
 
# 測試isnull()
pd.isnull(df)
>>>     a
    0 False
    1 False
    2 False
    3 True
 
# 測試isna()
pd.isna(df)
>>>     a
    0 False
    1 False
    2 False
    3 True
 
# 測試notnull()
pd.notnull(df)
>>>     a
    0 True
    1 True
    2 True
    3 False
 
# 測試notna()
pd.notna(df)
>>>     a
    0 True
    1 True
    2 True
    3 False

2.np.nan()

判斷是否為np.nan()。

np.nan不是一個“空”對象,對某個值是否為空值進行判斷,只能用np.isnan(i)函數(shù)。

np.nan非空對象,其類型為基本數(shù)據(jù)類型float。

np.nan()可以對不論是DataFrame、Python list還是僅僅一個數(shù)值進行空值檢測。但一般在實際應(yīng)用中,np.nan()多用于單個值的檢驗。

np.nan == np.nan
>>> False
 
np.isnan(np.nan)
>>> True
 
type(np.nan)
>>> float
 
np.nan is None
>>> False
 
np.isnan(df)
>>>     a
    0 False
    1 False
    2 False
    3 True

以上就是numpy處理數(shù)據(jù)中的空值和pandas處理數(shù)據(jù)中的空值有什么區(qū)別的全部內(nèi)容,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持W3Cschool。



0 人點贊