pandas缺失值np.nan, np.isnan, None, pd.isnull, pd.isna

2024-04-18 0 173
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np.nan != np.nan

在计算机中本没有绝对绝对相等的数据,所谓的相等只是精度允许的条件下相等!np.nan 原意为 not a number。

概括:

  • 对某个值是否为nan进行判断,只能用np.isnan(i),绝不可用 i == np.nan 来判断,因为nan具有不等于自身的属性,应该使用np.isnan来测试nan值,如np.isnan(np.nan)将产生True;
  • np.nan非空对象,其类型为基本数据类型float;

np.nan

np.nannot a membernan的含义是“not a number“,它是对array中缺失的数值的占位符type 为 float因为代表缺失的数值,np.nan的type是float可参与计算np.nan的type是float,所以np.nan可参与计算,且占主导地位,也就是算出的值都为np.nan不等于自身如果用np.nan==np.nan,会发现返回的结果为False,如果用np.nan in array,也不能发现array中是否包含np.nannp.isnan判断是否存在np.nannp.nan因为没有等于的概念,所以要判断是否存在np.nan,只可以用np.isnan来判断np.isnan只可以判断数值型如果用np.isnan对其余type的array判断,会报错,np.isnan只可以判断数字型array
忽略np.nan的numpy计算nansum()nanmax()nanmin()nanargmax()nanargmin()

nan和None

  • python自带的 None ,为 NoneType 类型, 代表空类型,不能参与运算;
  • numpy中的 isnan 对应的是 NaN 值,代表“不是数字”,数值类型为 float ,数组中显示为nan,能参与运算,但结果显示为NaN;

None

NoneNoneTypeNone的type为NoneType,是python内置的不可参与计算None不可参与计算,否则报错None is None 或者 None==None这两种方式返回值都是True

pd.isnull 和 pd.isna

pd.isnull pd.isnapd.isnull 和 pd.isna是同一个东西用命令pd.isnull==pd.isna,会发现返回值为TrueNone和np.nan在pandas中都是缺省值None和np.nan都会被pd.isnull或者pd.isna判断为True可以判断List或者单独一个值pd.isnull和pd.isna的判断对象可以为一个值或者一个listpandas中缺省值不参与计算当使用df.min()等计算时,会发现缺省值不参与计算

代码示例

只可以用np.isnan判断array中是否包含np.nan

a = np.array([1,2,3,4,np.nan])
a == np.nan
>>> array([False, False, False, False, False])
np.nan in a
>>> False
np.isnan(a)
>>> array([False, False, False, False, True])

np.nan可参与计算,np.nan占主导地位

a = np.array([1,2,3,4,np.nan])
a.max()
>>> np.nan
a.min()
>>> np.nan
b = np.array([1,np.nan,3,4,5])
a+b
>>> array([ 2., nan, 6., 8., nan])

np.isnan只可以对数值型array判断,当array中其余的元素为字符串是,array会将np.nan转换成’nan’

pandas缺失值np.nan, np.isnan, None, pd.isnull, pd.isna

在pandas中,np.nan和None都被视为缺省值

df = pd.DataFrame({\’col1\’:[\’a\’,\’b\’,\’c\’,\’d\’], \’col2\’:[1,2,3,4]})
df.loc[1,\’col1\’] = np.nan
df.loc[2,\’col1\’] = None
df
>>> col1 col2
0 a 1
1 NaN 2
2 None 3
3 d 4

pd.isna(df)
>>> col1 col2
0 False False
1 True False
2 True False
3 False False

pandas中缺省值不参与计算

df = pd.DataFrame(np.arange(8).reshape(2,4))
df.iloc[0,1] = None
df.iloc[0,2] = np.nan
df
>>> 0 1 2 3
0 0 NaN NaN 3
1 4 5.0 6.0 7

df.min(axis=1)
>>> 0 0.0
1 4.0
dtype: float64

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