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pAnDAs nAn 判断

Pandas基于两种数据类型:series与dataframe。 一个series是一个一维的数据类型,其中每一个元素都有一个标签。如果你阅读过这个系列的关于Numpy的文章,你就可以发现series类似于Numpy中元素带标签的数组。 其中,标签可以是数字或者字符串。 ...

null/None/NaN null经常出现在数据库中 None是Python中的缺失值,类型是NoneType NaN也是python中的缺失值,意思是不是一个数字,类型是float 在pandas和Numpy中会将None替换为NaN,而导入数据库中的时候则需要把NaN替换成None 找出空值 isnull(...

df.dropna()

数据缺失 数据缺失在大部分数据分析应用中都很常见,Pandas使用浮点值NaN表示浮点和非浮点数组中的缺失数据,他只是一个便于被检测出来的数据而已。 from pandas import Series,DataFrame string_data=Series(['abcd','efgh','ijkl','mnop']) pr...

NULL(数据库)=None(python列表)=NaN(pandas) 空字符(数据库)=空字符(python列表)=空字符(pandas) 从csv中获取数据时:空值(csv)=NULL(数据库)=NaN(pandas) 转为csv数据时:数据库中的NULL\空字符和pandas中的NaN\空字符,都变成csv中的空值

Pandas基于两种数据类型:series与dataframe。 一个series是一个一维的数据类型,其中每一个元素都有一个标签。如果你阅读过这个系列的关于Numpy的文章,你就可以发现series类似于Numpy中元素带标签的数组。 其中,标签可以是数字或者字符串。 ...

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