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怎样解析Python数据中的None值

发布时间:2021-12-02 17:53:52 来源:亿速云 阅读:149 作者:柒染 栏目:大数据

本篇文章给大家分享的是有关怎样解析Python数据中的None值,小编觉得挺实用的,因此分享给大家学习,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获,话不多说,跟着小编一起来看看吧。

只要和数据打交道,就不可能不面对一个令人头疼的问题-数据集中存在空值。空值处理,是数据预处理之数据清洗的重要内容之一。

Python 数据分析包 Pandas 提供了一些便利的函数,可以帮助我们快速按照设想处理、解决空值。

空值处理的第一招:快速确认数据集中是不是存在空值。有两个函数 isnull, notnull,可以帮助我们快速定位数据集中每个元素是否为空值。

说到空值,在 NumPy 中定义为: np.nan,Python 中定义为 None,所以大家注意这种表达方式。这里面有一个坑,就是 Pandas 对象某列或某行,直接拿 np.nan , None 判断元素是否为空,发现返回的都是False。注意:这样做是不可取的!

第二招,假设存在空值,可以使用 Pandas 中的 fillna 函数填充空值,fillna 有一个关键参数: method, 当设置method为 pad 时,表示怎样填充呢? 从上一个有效数据传播到下一个有效数据行。此外,还有一个限制连续空值行的数量的关键字 limit.

第三招,检测到了空值数据,但是不想做任何填充,而是仅仅想丢弃这些空值数据,Pandas 提供了 dropna 函数做这件事情。里面有两个关键参数:axis, how, 例如组合:axis = 0,how =\'any\',表示某行只要某个元素为空值,就丢弃。

以上就是怎样解析Python数据中的None值,小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注亿速云行业资讯频道。

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