Python中pandas库实现数据缺失值判断 isnull()函数

Question

如题所述

Answer 1

Python中pandas库实现数据缺失值判断

isnull()函数

在Python数据分析中，pandas库是处理数据集的重要工具之一，其中的isnull()函数用于判断数据集中是否存在缺失值。下面将详细阐述isnull()函数的用法及如何利用它判断数据缺失值。

● 选择题

以下语句输出的是dataframe中每列缺失值个数的是：

A df.isnull()

B df.isnull().count()

C df.isnull().sum()

D df.isnull().any()

正确答案为C。

● 问题解析

1. df.isnull()：此函数返回一个由True和False构成的dataframe，用于判断dataframe是否存在缺失值。如附图1所示，若原数据为NaN，返回True，否则返回False。

2. df.isnull().count()：此方法返回的是dataframe中每一列数据的个数，并不会对数据是否为缺失值进行判断。

3. df.isnull().sum()：此方法用于统计dataframe中每一列缺失值的个数，返回值为由列名和本列缺失值的个数所组成的序列。

4. df.isnull().any()：此方法用于判断dataframe中的每列是否有缺失值，若该列有缺失值，返回True，否则返回False。

5. 所以，正确答案是C。希望在选择题中判断每列缺失值个数的语句。

● 附图

图1 各种缺失值的判断形式

● 附图代码

import pandas as pd

from numpy import nan as NaN

df=pd.DataFrame([[1,2,NaN,4],[3,NaN,NaN,5],[4,3,NaN,NaN],

[3,NaN,7,2]],columns=['A','B','C','D'])

df

df.isnull()

df.isnull().count()

df.isnull().sum()

df.isnull().any()