如何在Python中优雅地处理空值或NaN？

原创 小鱼儿 2025-01-19 03:39 73阅读 0赞

在Python中，你可以使用pandas库来优雅地处理空值或NaN。以下是一些常用的方法：

  1. 使用isna()或isnull()函数检查数据是否有NaN：
  1. import pandas as pd
  3. data = {'A': [1, 2], 'B': [3, np.nan]} 
  4. df = pd.DataFrame(data)
  6. # 检查B列是否包含NaN
  7. nan_in_B = df['B'].isna()
  9. print(nan_in_B)
  1. 使用fillna()方法将NaN替换为指定的值：
  1. # 将B列的NaN替换为0
  2. df['B'] = df['B'].fillna(0)
  4. print(df)
  1. 如果你的数据是pandas.Series或pandas.DataFrame，你可以直接调用fillna(value)方法来填充NaN。例如：
  1. # 填充Series中的NaN为0
  2. ser = pd.Series([1, 2], [np.nan, 3]]).fillna(0)
  4. print(ser)

以上就是在Python中优雅地处理空值或NaN的方法。

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