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Pandas 数据框中 NaN 值的统计方法：简单易懂，提高数据质量

python

在 Pandas 中轻松统计 NaN 值

背景

NaN，又称 Not-a-Number，在 Pandas 数据框中用于表示缺失或未知的值。处理 NaN 值对于数据分析和建模至关重要，而了解每列的 NaN 值数量是数据清理和准备过程中的关键一步。

解决方案

在 Pandas 中，我们可以使用 isnull() 函数来检测 NaN 值。这个函数返回一个布尔掩码，其中 True 表示 NaN 值，False 表示有效值。要统计每列的 NaN 值，我们可以使用 sum() 函数对检测到的 NaN 值进行求和。

步骤

  1. 导入 Pandas 库
  2. 使用 isnull() 函数检测 NaN 值
  3. 使用 sum() 函数对 NaN 值进行求和

代码示例

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "Name": ["John", "Alice", "Bob", np.nan],
    "Age": [25, 23, 30, np.nan]
})

nan_counts = df.isnull().sum()

print(nan_counts)

输出

Name    1
Age     1
dtype: int64

提示

  • 要统计特定列的 NaN 值，请使用以下语法：
nan_counts = df["column_name"].isnull().sum()
  • 对于大型数据集，可以使用以下方法提高效率：
nan_counts = df.isna().sum()

其中，isna() 函数与 isnull() 函数功能相同，但效率更高。

结论

了解 Pandas 数据框中 NaN 值的数量对于数据清理和准备至关重要。使用 isnull() 和 sum() 函数，我们可以轻松统计每列的 NaN 值，从而识别缺失数据并采取适当的措施。

常见问题解答

  1. 什么是 NaN 值？
    NaN 值代表 Not-a-Number，表示缺失或未知的值。

  2. 为什么统计 NaN 值很重要？
    统计 NaN 值有助于识别缺失数据，以便采取适当的措施，例如填充缺失值或删除有大量缺失值的记录。

  3. isnull() 和 isna() 函数有什么区别？
    isnull() 和 isna() 函数功能相同，但 isna() 效率更高，尤其是对于大型数据集。

  4. 如何处理缺失值？
    处理缺失值的方法包括填充缺失值、删除有大量缺失值的记录或使用建模技术来预测缺失值。

  5. 统计 NaN 值时还有其他注意事项吗？
    是的，在统计 NaN 值时，考虑数据类型非常重要。某些数据类型（如整数）可能不会包含 NaN 值，因此使用 isnull() 或 isna() 函数时需要格外小心。