首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在Pandas中有条件地查找NaN

在Pandas中,可以使用isnull()和notnull()函数来查找NaN值。这两个函数返回一个布尔值的DataFrame,其中True表示对应位置的值是NaN,False表示不是NaN。

要在Pandas中有条件地查找NaN,可以使用这些布尔值DataFrame与原始DataFrame进行索引。以下是一个示例:

代码语言:python
代码运行次数:0
复制
import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含NaN值的DataFrame
data = {'A': [1, 2, np.nan, 4],
        'B': [np.nan, 2, 3, np.nan],
        'C': [1, 2, 3, 4]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用isnull()函数查找NaN值
nan_df = df.isnull()
print(nan_df)

# 使用notnull()函数查找非NaN值
not_nan_df = df.notnull()
print(not_nan_df)

# 有条件地查找NaN值
condition = df['A'].isnull()
nan_values = df[condition]
print(nan_values)

输出结果:

代码语言:txt
复制
       A      B      C
0  False   True  False
1  False  False  False
2   True  False  False
3  False   True  False

       A      B     C
0   True  False  True
1   True   True  True
2  False   True  True
3   True  False  True

    A   B  C
2 NaN NaN  3

在上述示例中,首先使用isnull()函数创建一个布尔值DataFrame nan_df,其中True表示对应位置的值是NaN。然后使用notnull()函数创建一个布尔值DataFrame not_nan_df,其中True表示对应位置的值不是NaN。最后,使用条件df['A'].isnull()来查找列'A'中的NaN值,并将结果存储在DataFrame nan_values中。

希望这个答案对您有帮助!如果您需要更多关于Pandas或其他云计算相关的问题,请随时提问。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

解决ValueError: cannot convert float NaN to integer

以下是一个使用Pandas库实现的示例代码,展示了如何处理NaN值并转换为整数:pythonCopy codeimport pandas as pd# 创建包含学生成绩的数据集data = {'Name...值并转换为整数类型df['Average'] = df['Average'].fillna(0).astype(int)print(df)以上代码通过使用Pandas库,首先创建了一个数据集,其中包含了学生的姓名和对应的数学...这个示例展示了如何在实际应用场景中处理NaN值,并将其转换为整数类型,避免了​​ValueError: cannot convert float NaN to integer​​错误。...整数之间可以进行常见的数学运算,加减乘除等。整数在内存中通常占用固定的字节数,取决于具体编程语言和平台。 整数在计算机编程中有广泛的应用,例如在数据处理、算法设计、逻辑判断等方面。...可以使用整数执行各种数值计算和逻辑操作,并与其他数据类型(浮点数、字符串)进行交互。 对于某些操作,比如将一个浮点数转换为整数类型,需要注意浮点数的有效性以及特殊情况,存在NaN值的情况。

1.2K00

Python数据科学(六)- 资料清理(Ⅰ)1.Pandas1.资料筛选2.侦测遗失值3.补齐遗失值

,Pandas等,不仅可以快速简单清理数据,还可以让非编程的人员轻松看见和使用你的数据。...1.Pandas 什么是Pandas 百度百科:Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。...Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。...df.ix[1:2, ['name', 'age'] ] 使用 & 取条件交集 df[(df['gender'] == 'M')&(df['age'] >= 30)] 使用 | 取条件集合 df[(df...根据索引取值 # 使用ix取值,通过行号索引 df.ix[[101,103,105]] # 使用loc取值,即使用标签索引行数据 df.loc[[101,103,105]] 2.侦测遗失值 缺失值是指数据中有特定或者一个范围的值是不完全的

2.2K30

厉害了,Pandas表格还能五彩斑斓的展示数据,究竟是怎么做到的呢?

在使用Pandas分析数据时,我们可能经常需要来高亮显示某些数据,以便一眼看出这些数据的不同之处,今天小编就来分享一下如何在Pandas”的表格当中高亮某些数据,通过这篇文章,读者们可以知道怎么去 高亮某些符合条件的值...高亮最大、最小、空值、特定值 在表格当中绘制直方图 绘制热力图 首先我们先要导入需要用到的模块,并且创建一个表格里面包含了用“random”模块建立的随机数,当然另外还有空值 import pandas...df.iloc[0, 1] = np.nan df.iloc[2, 0] = np.nan df.iloc[4, 2] = np.nan df.iloc[5, 4] = np.nan 表格如下图所示...我们来高亮某些符合条件的数据,例如我们想要将空值高亮成蓝色,而将小于0的数据高亮成红色,而将大于0的数据高亮成绿色,我们定义一个函数,里面包含着上述的逻辑,然后通过“applymap”将我们定义好的函数用在表格上的数据当中...接下来我们来看一下如何在表格当中绘制柱状图,代码如下 s1 = df.style.bar(subset=['A', 'B'], color='#00B8EA') # Blue colour s1 s2

68310

Pandas 2.2 中文官方教程和指南(一)

pandas 非常适合许多不同类型的数据: 具有异构类型列的表格数据, SQL 表或 Excel 电子表格 有序和无序(不一定是固定频率)的时间序列数据 具有行和列标签的任意矩阵数据(同质或异质类型)...pandas 建立在NumPy之上,旨在与许多其他第三方库在科学计算环境中很好集成。...以下是 pandas 擅长的一些事情: 处理浮点和非浮点数据中的缺失数据(表示为 NaN)非常容易 大小可变性:可以从 DataFrame 和更高维对象中插入和删除列 自动和显式的数据对齐:对象可以显式与一组标签对齐...如何在 pandas 中创建图表?.... 21.0750 NaN S [5 rows x 12 columns] 注意 在组合多个条件语句时,每个条件必须用括号()括起来。

37110

Python替代Excel Vba系列(三):pandas处理不规范数据

因此,本文将使用稍微复杂的数据做演示,充分说明 pandas 是如何灵活处理各种数据。 本文要点: 使用 pandas 处理不规范数据。 pandas 中的索引。...---- 这是典型的报表输出格式,其中有合并单元格,内容把科目和人名回到一起去。由于案例原有的需求比较繁琐,本文核心是处理数据,因此简化了需求。....replace(['/','nan'],np.nan),把读取进来的有些无效值替换为 nan,这是为了后续操作方便。...df[cols]=df[cols].fillna(method='ffill') , fillna 方法即可填充 nan 。此外 pandas 中有各种内置的填充方式。...---- 数据如下: ---- ---- 最后 本文通过实例展示了如何在 Python 中使用 xlwings + pandas 灵活处理各种的不规范格式表格数据。

5K30

Python数据分析实战之技巧总结

—— Pandas的DataFrame如何固定字段排序 —— 保证字段唯一性应如何处理 —— 透视表pivot_table函数转化长表注意问题 ——Pandas的DataFrame数据框存在缺失值NaN...Q4、数据运算存在NaN如何应对 需求:pandas处理多列相减,实际某些元素本身为空值,如何碰到一个单元格元素为空就忽略了不计算,一般怎么解决!...DataFrame类型 按照原列序 df5_7=df5[df5.电耗量 > 80]# 选择df5.电耗量中>80的行 # df5[df5.建筑名称.isin(['B', 'C'])] #DataFrame 条件查找...# df5[['建筑编码1', '建筑名称']][0:3] # DataFrame类型 # # 块查找 df5_8= df5.iloc[0:2, 0:2] # DataFrame类型 #条件查找...# # 条件查找 df5_9=df5.动力用电.notnull() # Series类型 true与false的一列 # df5_9 df5['动力用电'].notnull() # Series

2.4K10

数据分析(四)

b = np.argmax(attr,axis=0) # 查找每一行中最小的数字的位置 c = np.argmin(attr,axis = 0) # 查找每一列中最大的数字的位置 b1 = np.argmax...numpy中的nan和inf 1) nan:在之前0/0会显示nan,其实nan表示不是一个数字 inf:inf表示正无穷,-inf表示负无穷,当数据不对的时候(比如1/0)就会出现这个值 2) 两个nan...是不相等的 np.nan == np.nan # 会返回False 3) # 计算数组中nan的个数 # 假如a中有nan值,我们可以找出这个值的个数 # count_nonzero统计非0数值的个数,...= 0: temp_col[np.isnan(temp_col)] = 0 print(t) pandas基础 numpy只能处理数值类型,而pandas是再numpy的基础上还能够处理字符串等其他类型...1.1、安装模块:pip install pandas 实例: # 导入模块 import pandas as pd # 创建一个一维数组 attr = pd.Series([1,2,3,4,5,6,7,8,9

90531

肝了3天,整理了90个Pandas案例,强烈建议收藏!

Series 使用 name 参数创建 Series 使用简写的列表创建 Series 使用字典创建 Series 如何使用 Numpy 函数创建 Series 如何获取 Series 的索引和值 如何在创建...Pandas 获取 CSV 列的列表 找到列值最大的行 使用查询方法进行复杂条件选择 检查 Pandas 中是否存在列 为特定列从 DataFrame 中查找 n-smallest 和 n-largest...值 从 DataFrame 中查找所有列的最小值和最大值 在 DataFrame 中找到最小值和最大值所在的索引位置 计算 DataFrame Columns 的累积乘积和累积总和 汇总统计 查找 DataFrame...RangeIndex(start=0, stop=5, step=1) [ 0.66265478 -0.72222211 0.3608642 1.40955436 1.3096732 ] 4如何在创建...NaN Basket6 NaN dtype: float64 90Pandas 获取 HTML 页面上 table 数据 import pandas as pd df

4.4K50
领券