Python数据科学：Pandas异常处理案例

原创 比眉伴天荒 2025-02-03 07:36 70阅读 0赞

在Python的pandas库中，我们经常处理各种数据，这可能会引发各种异常。下面是一些Pandas异常处理的案例：

  1. 缺失值检查：
    ```python
    import pandas as pd

df = pd.DataFrame({‘A’: [1, 2], ‘B’: [3, None]}})
try:
missing_value_count = df.isnull().sum()
except ValueError as ve:
print(f”捕获到的错误信息: {ve}”)

  1. 在上述案例中，我们尝试计算缺失值的数量。如果存在缺失值（即`None`），将会抛出`ValueError`异常。
  3. 2. **数据类型不匹配**：
  4. ```python
  5. try:
  6.     df['C'] = df['A'].astype(float) + df['B'].astype(int)
  7. except ValueError as ve:
  8.     print(f"捕获到的错误信息: {ve}")

在这个案例中，我们尝试将列A和列B的数据类型转换，并进行加法操作。如果数据类型不匹配（比如整数与浮点数相加），将会抛出ValueError异常。

以上就是在Pandas中处理异常的一些常见方法。在实际项目中，我们还需要根据具体情况进行灵活应对。

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