pandas缺失值处理的实现及要点是什么-群英

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在这篇文章中，我们来学习一下“pandas缺失值处理的实现及要点是什么”的相关知识，下文有详细的讲解，易于大家学习和理解，有需要的朋友可以借鉴参考，下面就请大家跟着小编的思路一起来学习一下吧。

pandas返回缺失值位置

有的时候我们可能需要获取一些缺失值的信息，因此我们需要获取这些缺失值在DataFrame中的位置。

假如我们的DataFrame的索引为数值顺序索引，要返回缺失值的位置

import numpy as np
import pandas as pd

我们首先构建一个有缺失值的DataFrame

df = pd.DataFrame({'A':[1, 2, 3, np.nan],
                   'B':[2, np.nan, 4, 6], 
                   'C':[3, 2, np.nan, 3],
                   'D':[np.nan, 1, np.nan, 2]})
display(df)

首先我们可以查看每列中是否有缺失值

df.isnull().any()

我们发现四个columns均有缺失值，比如我们想知道每列的缺失值的具体位置,以A为例

df.isnull().any()

可以看到返回了A的缺失值位置的索引，这样在定位的时候使用loc函数就可以直接定位到缺失值方便查看了.

如果我们想生成一个字典来存储全部的缺失值位置信息，可以用：

a = df.isnull().any()
a = a.loc[a==True]
columns = a.index.tolist()
mydict = {}#创建一个字典来存储所有的位置
temp = []
for column in columns:
    temp = df.loc[df[column].isnull()].index.tolist()
    mydict[column] = temp
mydict

附：Pandas查找缺失值的位置，并返回缺失值行号以及列号

#!/usr/bin/evn python
# -*-coding:utf8 -*-
import pandas as pd
data = [[None, None, 90, 80],[57, 43, 89, 65],[78, 50, 67, 78],[None, 78, 90, 73],[67, 45, 78, 76],[77, 88, None, 45],[52, 110, 120, 99],[131, 13, 32, 12]]
index = ['语文', '英语', '数学', '政治', '物理', '化学', '生物', '地理']
column = ['张三', '李四', '王五', '周六']
data = pd.DataFrame(data,index=index,columns=column)
print(data)
print("=========================================================\n")
for columname in data.columns:
    if data[columname].count() != len(data):
         loc = data[columname][data[columname].isnull().values==True].index.tolist()
         print('列名："{}", 第{}行位置有缺失值'.format(columname,loc))

执行结果

F:\Opensources\python\python.exe D:/pythonStudy/EXCELDB/LagelangriCZ_test.py
张三李四王五周六
语文 NaN NaN 90.0 80
英语 57.0 43.0 89.0 65
数学 78.0 50.0 67.0 78
政治 NaN 78.0 90.0 73
物理 67.0 45.0 78.0 76
化学 77.0 88.0 NaN 45
生物 52.0 110.0 120.0 99
地理 131.0 13.0 32.0 12
=========================================================
列名："张三", 第['语文', '政治']行位置有缺失值
列名："李四", 第['语文']行位置有缺失值
列名："王五", 第['化学']行位置有缺失值

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