Pandas 检查字段是否为空或为空 - Python

简介

在数据分析和处理过程中，常常需要检查数据中的空值和缺失值等异常情况。Pandas 是 Python 中最常用的数据处理库之一，提供了丰富的数据处理工具和函数，可以轻松地检查 Pandas 数据框中的空值和缺失值。

本文将介绍如何使用 Pandas 检查数据框中字段是否为空或缺失值，并给出具体的代码实例。

Pandas 检查字段是否为空或缺失值的函数

Pandas 提供了多个函数，可以用于检查数据框中字段是否为空或缺失值，这里我们介绍两个函数：

• isnull()：用于检查数据框中的缺失值，返回一个布尔型的数据框，其中缺失值为 True，非缺失值为 False。
• notnull()：与 isnull() 相反，用于检查数据框中的非缺失值，返回一个布尔型的数据框，其中非缺失值为 True，缺失值为 False。

示例代码

假设我们有一个名为 data 的 Pandas 数据框，其中包含三个字段 name、age 和 gender，其中 age 字段包含了一些缺失值。我们可以通过如下代码检查缺失值：

import pandas as pd
 
# 创建数据框
data = pd.DataFrame({'name': ['Tom', 'Jerry', 'Lucy', 'Sophia', 'Chris'],
                     'age': [20, 25, None, 28, None],
                     'gender': ['M', 'M', 'F', 'F', 'M']})
 
# 判断缺失值
print(data.isnull())
print(data.notnull())

输出结果如下：

    name    age  gender
0  False  False   False
1  False  False   False
2  False   True   False
3  False  False   False
4  False   True   False
 
   name    age  gender
0  True   True    True
1  True   True    True
2  True  False    True
3  True   True    True
4  True  False    True

输出结果中，我们可以看到 isnull() 返回的布尔型数据框，其中缺失值为 True，非缺失值为 False；而 notnull() 返回的布尔型数据框，则与 isnull() 相反。

总结

本文介绍了如何使用 Pandas 检查数据框中的缺失值。在实际数据分析和处理过程中，我们经常需要进行数据清洗和处理，而检测缺失值是其中必不可少的一个步骤。因此，掌握 Pandas 中的 isnull() 和 notnull() 函数，对于数据处理的效率和准确度提升都非常重要。