查询缺失

作为程序员，在进行数据处理时经常会遇到数据缺失的情况。为了保证数据的完整性以及后续分析的可靠性，我们需要对缺失进行查询和处理。本文将介绍常用的查询缺失方法，帮助程序员完成数据处理任务。

什么是缺失？

在数据处理中，缺失是指数据中的某些值没有被记录或采集到。缺失的原因可能是数据采集过程中出现问题，或者是因为某些因素导致没有收集到完整的数据。在数据分析中，处理缺失值是非常重要的，因为缺失值会影响到数据的分析和结果。

如何查询缺失？

以下是常用的查询缺失方法：

1. 使用isnull()函数

isnull()函数用于查找缺失值。该函数将数据中缺失值的位置标记为True，非缺失值的位置标记为False。示例代码如下：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,None,4],'B':[5,None,7,8]})
df.isnull()

代码执行结果如下：

ValueError: [-1] is not in range

2. 使用sum()函数

sum()函数用于计算缺失值的数量。该函数将数据中缺失值的位置标记为True，非缺失值的位置标记为False，然后通过sum()函数计算True的数量即可得到缺失值的数量。示例代码如下：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,None,4],'B':[5,None,7,8]})
df.isnull().sum()

代码执行结果如下：

A    1
B    1
dtype: int64

3. 使用fillna()函数

fillna()函数用于填充缺失值。该函数可以使用指定的值或方法来填充缺失值。示例代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,None,4],'B':[5,None,7,8]})
df.fillna(method='ffill',inplace=True)

代码执行结果如下：

df

     A    B
0  1.0  5.0
1  2.0  5.0
2  2.0  7.0
3  4.0  8.0

总结

本文介绍了三种常用的查询缺失方法，分别是使用isnull()函数、使用sum()函数和使用fillna()函数。程序员可以根据实际情况选择合适的方法来处理数据缺失的问题。