非空 Pandas - Python

Pandas 是 Python 中最受欢迎的数据分析库之一，它主要用于数据导入、清洗、转换和统计。在 Pandas 中，缺失值通常被认为是 None 或 NaN。然而，当每个数据点都必须存在且具有类型时，数据点的缺失可能会造成问题。

为了解决这个问题，在 Pandas 中我们可以使用非空数据集。这意味着我们可以仅仅包含具有值的数据点。这种机制使得我们可以快速、准确地进行数据处理和统计。

以下是一个包含 null 和 non-null 数据的 Pandas 数据帧示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4],
                   'B': ['a', None, 'c', 'd']})

print(df)

     A     B
0  1.0     a
1  2.0  None
2  NaN     c
3  4.0     d

现在，我们可以使用 dropna 函数轻松地去除缺失值。如下所示：

df = df.dropna()
print(df)

     A  B
0  1.0  a
3  4.0  d

正如我们所看到的，在使用 dropna 函数之后，所有的 null 和 NaN 数据都被删除掉了。Pandas 中还有其他许多有用的非空工具，如 notnull 函数，可以让我们更容易地操作非空数据。

df = pd.DataFrame({'A': ['apple', None, 'orange', 'banana'],
                   'B': [1, 2, None, 4]})

df['is_A_non_null'] = df['A'].notnull()

print(df)

        A    B  is_A_non_null
0   apple  1.0           True
1    None  2.0          False
2  orange  NaN           True
3  banana  4.0           True

在这个示例中，我们使用了 notnull 函数在新列中添加一个布尔值，确定每行中的 'A' 列是否为 non-null。这是处理具有可靠类型的数据集时的常见操作。

总之，当操作 Pandas 数据帧时，应尽可能使用非空数据集，以避免错误和失误。了解如何使用 Pandas 中的非空工具和函数是处理和分析数据集的关键技能之一。