pandas query nan|极客笔记

pandas query nan

在数据分析中，经常需要处理缺失值。在pandas中，缺失值通常用NaN（Not a Number）表示。处理NaN是数据清洗的重要环节之一。本文将详细地讨论如何在pandas中进行NaN值的查询。

什么是NaN?

NaN是pandas中用于表示缺失值的特殊值。在数据分析中，缺失值是经常会遇到的情况，可能是由于数据采集、输入、传输等环节出现了问题。pandas将缺失值统一用NaN来表示，便于对数据进行处理和分析。

如何判断NaN值？

在pandas中，可以使用isnull()或者isna()方法来判断数据是否为NaN值。其中isnull()和isna()是等价的方法，用于判断指定的数据是否为缺失值。

import pandas as pd

# 创建一个包含NaN值的DataFrame
data = {'A': [1, 2, None, 4],
        'B': [None, 5, 6, 7]}
df = pd.DataFrame(data)

# 判断是否为NaN值
print(df.isnull())
print(df.isna())

输出如下：

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

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

从结果可以看出，isnull()和isna()方法都能够准确地判断出DataFrame中的NaN值。接下来我们将演示如何对NaN值进行查询。

对NaN值进行查询

在pandas中，可以使用query()方法来对DataFrame中的NaN值进行查询。query()方法允许我们使用类似SQL语句的表达式来筛选数据，包括NaN值。

查询包含NaN值的行

要查询包含NaN值的行，可以使用query()方法结合isnull()方法来实现。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含NaN值的DataFrame
data = {'A': [1, 2, None, 4],
        'B': [None, 5, 6, 7]}
df = pd.DataFrame(data)

# 查询包含NaN值的行
result = df.query('A.isnull() or B.isnull()')
print(result)

运行结果如下：

      A    B
0   1.0  NaN
2   NaN  6.0

从结果中可以看出，我们成功地查询出了包含NaN值的行，即第1行和第3行。在查询中，我们使用了query()方法，并在表达式中使用了isnull()方法来判断是否为NaN值。

查询不包含NaN值的行

与查询包含NaN值的行相反，我们也可以查询不包含NaN值的行。同样可以使用query()方法结合notnull()方法来实现。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含NaN值的DataFrame
data = {'A': [1, 2, None, 4],
        'B': [None, 5, 6, 7]}
df = pd.DataFrame(data)

# 查询不包含NaN值的行
result = df.query('A.notnull() and B.notnull()')
print(result)

运行结果如下：