极客笔记Python – 检查带有一些NaN的Pandas索引是否为浮点类型
在使用Python Pandas库处理数据时，我们经常需要检查是否存在缺失值NaN（Not a Number），这些缺失值可能嵌入在索引中。此时，我们需要判断这些包含NaN的索引是否为浮点类型。本文将介绍如何用Python检查带有一些NaN的Pandas索引是否为浮点类型。
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Pandas库简介
Pandas是一个开源Python数据分析库，它提供了丰富的数据结构和数据分析工具。Pandas最重要的两种数据结构是松耦合的Series和强耦合的DataFrame，它们支持各种数据操作和数据清洗。
检查带有NaN的Pandas索引
在开始之前，我们需要先了解一些概念。在Pandas中，索引（Index）是一种数据结构，它用来标识和访问DataFrame或Series中的数据。索引可以是整数、浮点数、字符串或日期等数据类型。在上下文中，我们通常称索引为行索引或列索引，它们分别标识DataFrame的行和列。
Pandas支持将NaN作为缺失值，它们可以出现在Series或DataFrame中的任何位置，包括行索引和列索引。要检查一个Pandas对象是否包含NaN，我们可以使用Pandas提供的isnull()函数，它返回一个布尔类型的Series或DataFrame，表示对象中哪些位置是NaN。示例如下所示：
import pandas as pd
# 创建包含NaN的Series
s = pd.Series([1, 2, np.nan, 4])
# 检查s是否包含NaN
s_isnull = s.isnull()
print(s_isnull)
输出为：
0 False
1 False
2 True
3 False
dtype: bool
上述代码中，我们创建了一个包含NaN的Series s，并用isnull()函数检查s中是否存在NaN。如输出所示，第2个位置值为True，表示该位置上的元素是NaN。
类似地，我们也可以用notnull()函数检查Pandas对象中哪些位置不是NaN。示例如下所示：
# 检查s是否不包含NaN
s_notnull = s.notnull()
print(s_notnull)
输出为：
0 True
1 True
2 False
3 True
dtype: bool
上述代码中，我们用notnull()函数检查s中哪些位置不是NaN。如输出所示，第2个位置值为False，表示该位置上的元素是NaN。
检查带有NaN的Pandas索引是否为浮点类型
有时我们需要检查带有一些NaN的Pandas索引是否为浮点类型，以便做后续的数据清洗。为了检查索引的类型，我们可以使用Index对象的dtype属性，它返回一个字符串表示索引的数据类型。示例如下所示：
import numpy as np
# 创建包含NaN的浮点型索引
i = pd.Index([1.0, 2.0, np.nan, 4.0])
# 检查i中是否包含NaN
i_isnull = i.isnull()
print(i_isnull)
# 检查i的数据类型
i_dtype = str(i.dtype)
print(i_dtype)
输出为：
Index([False, False, True, False], dtype='object')
float64
上述代码中，我们创建了一个包含NaN的浮点型索引i，并用isnull()函数检查i中是否存在NaN。如输出所示，第3个位置值为True，表示该位置上的元素是NaN。接着，我们用dtype属性检查i的数据类型，如输出所示，它的类型为float64。
综上，我们可以通过组合使用isnull()函数和Index对象的dtype属性，来检查带有一些NaN的Pandas索引是否为浮点类型。具体实现如下：
import pandas as pd
def check_float_index_with_nan(idx):
"""
检查带有一些NaN的Pandas索引是否为浮点类型
:param idx: Pandas索引
:return: True 或 False
"""
if idx.isnull().any():
if str(idx.dtype) == 'float64':
return True
return False
上述代码中，我们定义了一个check_float_index_with_nan()函数，它接受一个Pandas索引idx作为输入。函数首先检查idx中是否存在NaN，如果存在，那么它再检查idx的数据类型是否为float64，如果都满足，则返回True，否则返回False。
下面我们来测试一下这个函数的运行结果：
import numpy as np
# 创建包含NaN的整型索引
i1 = pd.Index([1, 2, np.nan, 4])
# 创建包含NaN的浮点型索引
i2 = pd.Index([1.0, 2.0, np.nan, 4.0])
# 测试检查带有一些NaN的Pandas索引是否为浮点类型
print(check_float_index_with_nan(i1)) # False
print(check_float_index_with_nan(i2)) # True
输出为：
False
True
上述代码中，我们分别创建了一个包含NaN的整型索引i1和一个包含NaN的浮点型索引i2，并用check_float_index_with_nan()函数检查它们是否为浮点类型。如输出所示，i1不是浮点像的索引，而i2是浮点型的索引。
结论
在Python Pandas库中，我们可以使用isnull()函数和notnull()函数来检查Pandas对象中是否存在NaN，可以使用Index对象的dtype属性来检查Pandas索引的数据类型。根据这些函数和属性，我们可以编写自定义的函数，检查带有一些NaN的Pandas索引是否为浮点型，以便我们在数据清洗的过程中进行判断和处理。