Pandas 返回包括 NaN 值在内的索引对象中唯一值的数量的系列

在数据分析和数据科学工作中，我们经常需要对数据中的唯一值进行统计和分析。Python的Pandas库为我们提供了非常强大的工具，可以很方便地处理数据中的唯一值。本文将介绍如何使用Pandas来返回包括 NaN 值在内的索引对象中唯一值的数量的系列。

什么是 NaN 值

NaN代表“Not a Number”（不是一个数字），它表示一个无效或未定义的浮点数。在Python中，NaN是一个特殊的值，使用numpy库中的float类型变量提供支持。在Pandas中，我们用NaN表示缺失的数据。

我们可以使用Pandas的Series函数创建一个包含NaN值的索引对象：

import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.Series([1, 2, np.nan, 4])
print(data)

输出结果如下：

0    1.0
1    2.0
2    NaN
3    4.0
dtype: float64

我们可以看到，索引对象中包含一个NaN值。接下来，我们将使用Pandas来计算包括NaN值在内的索引对象中唯一值的数量的系列。

我们可以使用Pandas的nunique函数来计算包括 NaN 值在内的索引对象中唯一值的数量。

import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.Series([1, 2, np.nan, 4])
print(data.nunique())

输出结果如下：

我们可以看到，包括 NaN 值在内的索引对象中唯一值的数量为3。当我们计算唯一值的数量时，NaN值会被视为一个单独的值，并被计算在内。如果我们需要不包含NaN值的唯一值数量，可以使用Pandas的dropna函数先删除NaN值，然后再计算唯一值的数量。

import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.Series([1, 2, np.nan, 4])
print(data.dropna().nunique())

输出结果如下：

我们可以看到，不包括 NaN 值在内的唯一值数量也为3。

Pandas的nunique函数可以计算包括 NaN 值在内的索引对象中唯一值的数量的系列。如果需要计算不包括 NaN 值的唯一值数量，可以使用dropna函数删除NaN值，然后再计算唯一值的数量。在数据分析和数据科学工作中，了解如何处理NaN值是非常重要的。