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Pandas中的isnull()函數(shù)用于檢查數(shù)據(jù)框（DataFrame）或序列（Series）中的缺失值，它可以幫助我們識(shí)別和處理數(shù)據(jù)中的空值。

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以下是一些關(guān)于isnull()函數(shù)的詳細(xì)信息：

1、使用isnull()函數(shù)檢查數(shù)據(jù)框中的缺失值：

import pandas as pd
創(chuàng)建一個(gè)包含缺失值的數(shù)據(jù)框
data = {'A': [1, 2, None, 4], 'B': [None, 2, 3, 4]}
df = pd.DataFrame(data)
使用isnull()函數(shù)檢查缺失值
print(df.isnull())

輸出結(jié)果：

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

2、使用isnull()函數(shù)檢查序列中的缺失值：

import pandas as pd
創(chuàng)建一個(gè)包含缺失值的序列
series = pd.Series([1, None, 3, None, 5])
使用isnull()函數(shù)檢查缺失值
print(series.isnull())

輸出結(jié)果：

0    False
1     True
2    False
3     True
4    False
dtype: bool

3、使用isnull()函數(shù)結(jié)合條件篩選缺失值：

import pandas as pd
創(chuàng)建一個(gè)包含缺失值的數(shù)據(jù)框
data = {'A': [1, 2, None, 4], 'B': [None, 2, 3, 4]}
df = pd.DataFrame(data)
使用isnull()函數(shù)結(jié)合條件篩選缺失值
missing_values = df[df.isnull().any(axis=1)]
print(missing_values)

輸出結(jié)果：

     A    B
2  NaN  3.0
3  NaN  4.0

4、使用isnull()函數(shù)結(jié)合聚合函數(shù)計(jì)算缺失值的數(shù)量：

import pandas as pd
創(chuàng)建一個(gè)包含缺失值的數(shù)據(jù)框
data = {'A': [1, 2, None, 4], 'B': [None, 2, 3, 4]}
df = pd.DataFrame(data)
使用isnull()函數(shù)結(jié)合聚合函數(shù)計(jì)算缺失值的數(shù)量
missing_count = df.isnull().sum()
print(missing_count)

輸出結(jié)果：

A    1
B    1
dtype: int64

網(wǎng)頁標(biāo)題：Pandasisnull
網(wǎng)址分享：http://www.dlmjj.cn/article/ccsogee.html