pandas返回缺失值位置的方法實例教程
pandas返回缺失值位置
有的時候我們可能需要獲取一些缺失值的信息,因此我們需要獲取這些缺失值在DataFrame中的位置。
假如我們的DataFrame的索引為數(shù)值順序索引,要返回缺失值的位置
import numpy as np import pandas as pd
我們首先構(gòu)建一個有缺失值的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)
首先我們可以查看每列中是否有缺失值
df.isnull().any()

我們發(fā)現(xiàn)四個columns均有缺失值,比如我們想知道每列的缺失值的具體位置,以A為例
df.isnull().any()
![]()
可以看到返回了A的缺失值位置的索引,這樣在定位的時候使用loc函數(shù)就可以直接定位到缺失值方便查看了.
如果我們想生成一個字典來存儲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 = {}#創(chuàng)建一個字典來存儲所有的位置
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,并返回缺失值行號以及列號
#!/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 = ['語文', '英語', '數(shù)學', '政治', '物理', '化學', '生物', '地理']
column = ['張三', '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))執(zhí)行結(jié)果
F:\Opensources\python\python.exe D:/pythonStudy/EXCELDB/LagelangriCZ_test.py
張三 李四 王五 周六
語文 NaN NaN 90.0 80
英語 57.0 43.0 89.0 65
數(shù)學 78.0 50.0 67.0 78
政治 NaN 78.0 90.0 73
物理 67.0 45.0 78.0 76
化學 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:"張三", 第['語文', '政治']行位置有缺失值
列名:"李四", 第['語文']行位置有缺失值
列名:"王五", 第['化學']行位置有缺失值
Process finished with exit code 0
總結(jié)
到此這篇關(guān)于pandas返回缺失值位置的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pandas返回缺失值位置內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
- pandas數(shù)據(jù)清洗實現(xiàn)刪除的項目實踐
- pandas實現(xiàn)數(shù)據(jù)讀取&清洗&分析的項目實踐
- 詳解Python如何利用Pandas與NumPy進行數(shù)據(jù)清洗
- 利用pandas進行數(shù)據(jù)清洗的方法
- pandas數(shù)據(jù)處理清洗實現(xiàn)中文地址拆分案例
- Pandas 數(shù)據(jù)處理,數(shù)據(jù)清洗詳解
- pandas數(shù)據(jù)清洗,排序,索引設置,數(shù)據(jù)選取方法
- pandas如何統(tǒng)計某一列或某一行的缺失值數(shù)目
- pandas中DataFrame檢測重復值的實現(xiàn)
- pandas數(shù)據(jù)清洗(缺失值和重復值的處理)
相關(guān)文章
一文帶你詳解Python中sys.executable函數(shù)的作用
sys.executable函數(shù)是用來獲取當前Python解釋器的完整路徑的,本文主要介紹了一文帶你詳解Python中sys.executable函數(shù)的作用,具有一定的參考價值,感興趣的可以了解一下2024-03-03
如何在sae中設置django,讓sae的工作環(huán)境跟本地python環(huán)境一致
這篇文章主要介紹了如何在sae中設置django,讓sae的工作環(huán)境跟本地python環(huán)境一致,需要的朋友可以參考下2017-11-11
python global的創(chuàng)建和修改實例講解
在本篇文章里小編給大家整理了一篇關(guān)于python global的創(chuàng)建和修改實例講解內(nèi)容,有興趣的朋友們可以學習下。2021-09-09

