Python Pandas 非空|极客笔记

Python Pandas 非空

本文将详细介绍在使用Python中的Pandas库时，如何处理非空数据。Pandas是一个强大的数据分析库，可以轻松处理数据集中的缺失值和空值。但在某些情况下，我们可能需要关心非空数据的处理方式。

概述

在数据分析和处理过程中，除了缺失值和空值外，我们也需要处理非空数据。对于非空数据，我们可能需要筛选、统计、分组或其他操作。在Pandas中，我们可以使用不同的方法来处理非空数据。

生成示例数据

首先，让我们生成一个示例数据集来演示如何处理非空数据。我们将创建一个简单的DataFrame，其中包含一些空值和非空值。

import pandas as pd
import numpy as np

data = {
    'A': [1, 2, np.nan, 4, 5],
    'B': ['a', 'b', 'c', np.nan, 'e'],
    'C': [np.nan, 'x', 'y', 'z', 'w']
}

df = pd.DataFrame(data)
df

运行以上代码，我们可以看到生成的DataFrame如下：

     A    B    C
0  1.0    a  NaN
1  2.0    b    x
2  NaN   c    y
3  4.0   NaN  z
4  5.0    e    w

在这个示例数据中，列A、B和C中包含了空值和非空值。

检查非空值

我们可以使用notnull()方法来检查数据中的非空值。该方法返回一个布尔Series，其中True代表非空值，False代表空值。

not_null_values = df.notnull()
not_null_values

运行以上代码，我们可以看到生成的布尔Series如下：

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

通过检查这个布尔Series，我们可以看出哪些位置包含非空值。

筛选非空值

要筛选DataFrame中的非空值，我们可以使用notna()方法。

non_null_df = df[df.notna()]
non_null_df

运行以上代码，我们可以得到如下结果：

     A  B  C
0  1.0  a  NaN
1  2.0  b   x
2  NaN c   y
3  4.0  NaN z
4  5.0  e   w

通过这种方法，我们可以得到一个包含非空值的DataFrame。

统计非空值

除了筛选非空值之外，我们也可以统计非空值的数量。我们可以使用count()方法来计算每一列中的非空值数量。

count_non_null = df.count()
count_non_null

运行以上代码，我们可以得到每列非空值的数量：

A    4
B    4
C    4
dtype: int64

从输出中我们可以看到，列A、B和C中分别有4个非空值。

删除包含空值的行

有时候我们可能想要删除包含空值的行，只保留包含非空值的行。我们可以使用dropna()方法来删除含有空值的行。

clean_df = df.dropna()
clean_df

运行以上代码，我们可以看到清除空值后的DataFrame：

     A  B  C
1  2.0  b x
4  5.0  e w

在这个清除空值后的DataFrame中，我们只保留了不含空值的行。

替换空值

在某些情况下，我们可能需要将空值替换为特定的数值或字符串。我们可以使用fillna()方法来实现这个目的。

filled_df = df.fillna('N/A')
filled_df

运行以上代码，我们可以看到空值被替换为”N/A”的DataFrame：

     A  B  C
0  1.0  a  N/A
1  2.0  b   x
2  N/A c   y
3  4.0  N/A z
4  5.0  e   w

通过这个方法，我们可以方便地将空值替换为指定的数值或字符串。

结语

本文详细介绍了在使用Python的Pandas库时如何处理非空数据。我们学习了如何检查、筛选、统计、删除和替换非空值，这些方法在数据分析和处理过程中非常有用。

Python Pandas 非空