缺失值 NaN NaT NA

梁小亦 2023-01-13 02:22:04

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缺失值 NaN NaT NA	缺失值 NaN NaT NA

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Pandas中的缺失值是指nan、None和NaT。如果需要把inf 和 -inf视为缺失值，需要设置 pandas的选项： pandas.options.mode.use_inf_as_na=True 注意，None和None是相等的，但是缺失值和其他任何值(包括缺失值)是不相等的。 >>> None==None True >>> np.nan =...

一、缺失值类型在pandas中，缺失数据显示为NaN。缺失值有3种表示方法，np.nan，none，pd.NA。 1、np.nan 缺失值有个特点（坑），它不等于任何值，连自己都不相等。如果用nan和任何其它值比较都会返回nan。 np.nan == np.nan >> False 也正由于这个特点，在数据集读入以后，不论列是什么类型的数据，默认的缺失值全为np.nan。因为nan在Numpy中的类型是浮点，因此整型列会转为浮点；而字符型由于无法转化为浮点型，只能归并为object类型（‘

本篇总结了Pandas中缺失值的相关概念、原理及处理方法，有助于学习者搭建系统框架，对于一些具体操作并未详细说明。请配合Datewhale社区的Joyful Pandas教材或者其他Pandas教材练习相关函数的具体操作，效果更佳。

pandas中None或NaN代表缺失值，检测缺失值的常用方法包括isnull，nonull，isna，notna。pandas中提供了fill函数填充缺失值。

人生苦短，快学Python！在我们日常接触到的Python中，狭义的缺失值一般指DataFrame中的NaN。广义的话，可以分为三种。 缺失值：在Pandas中的缺失值有三种：np.nan (Not a Number) 、 None 和 pd.NaT(时间格式的空值，注意大小写不能错) 空值：空值在Pandas中指的是空字符串""；最后一类是导入的Excel等文件中，原本用于表示缺失值的字符“-”、“？”等。今天聊聊Python中查询缺失值的4种方法。梳理不易，喜欢记得点赞、收藏、关注。

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