DataFrame.isna(self) → 'DataFrame'
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Detect missing values.
這個函數(shù),就是用來檢測缺失值的,返回的是一個Boolean數(shù)組
當我們想要看每一列中,缺失值的個數(shù)的時候
這里使用 df.isnull() 也是一樣的, isnull 是 isna 的別名,
可以使用numpy中的函數(shù)判讀dataframe中是否有NaN的值
import numpy as np
if np.any(df.isnull()): 先判斷是否有NaN的值,隨后遍歷dataframe的所有列,注意df.isna()函數(shù),就是判斷是否為NaN。循環(huán)體中的命令是將NaN替換成某種數(shù)值(平均值、中位數(shù)之類,依據(jù)你的處理邏輯)
for __column_index in df.columns[df.isna().any()].to_list():
df[__column_index].fillna(df[__column_index].mean(), inplace=True)
ISNA函數(shù)是用來檢測一個值為#N/A的問題,返回TRUE或FALSE。ISNA值為錯誤值#N/A(值不存在)。isna函數(shù)的語法格式是:=ISNA(value)。
IS 類函數(shù),可以檢驗數(shù)值的類型并根據(jù)參數(shù)取值返回 TRUE 或 FALSE。例如,如果數(shù)值為對空白單元格的引用,函數(shù) ISBLANK 返回邏輯值 TRUE,否則返回 FALSE。
擴展資料
ISNA函數(shù)常見用法:
在使用vlookup函數(shù)時,如果查詢表單中的第一列在被查詢表單的第一列中沒有時,則返回“#N/A”,表示返回值不可用。這同時也帶來問題。
“#N/A”單元格所在的列和行都不能進行加和(如sum())或其他計算,因為最后的計算結果肯定也是“#N/A”。因此,必須將“#N/A”通過某種方法改成空或0,這時就一般需要用if函數(shù)結合ISNA函數(shù)來進行。