pandas 筛选nan

基础概念

NaN（Not a Number）是一个特殊的浮点数值，用于表示缺失数据或无效数据。在Pandas库中，NaN通常用于表示DataFrame或Series中的缺失值。

相关优势

1. 数据完整性：通过识别和处理NaN值，可以确保数据分析的准确性。
2. 灵活性：Pandas提供了多种方法来处理NaN值，如填充、删除或替换，使得数据处理更加灵活。

类型

• 数值型NaN：通常用于数值列中表示缺失的数值。
• 字符串型NaN：在字符串列中也可以表示缺失的数据。

应用场景

• 数据清洗：在数据分析前，通常需要筛选出含有NaN值的行或列进行进一步处理。
• 数据预处理：在进行机器学习模型训练前，需要对含有NaN的数据进行处理，以避免影响模型性能。

如何筛选含有NaN的行或列

以下是一些常用的方法来筛选含有NaN值的行或列：

筛选含有NaN值的行

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个示例DataFrame
data = {
    'A': [1, 2, np.nan, 4],
    'B': [5, np.nan, np.nan, 8],
    'C': [9, 10, 11, 12]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 筛选出至少有一个NaN值的行
rows_with_nan = df[df.isna().any(axis=1)]
print(rows_with_nan)

筛选含有NaN值的列

# 筛选出至少有一个NaN值的列
columns_with_nan = df.columns[df.isna().any()].tolist()
print(columns_with_nan)

筛选特定列中含有NaN值的行

# 筛选出列'A'中含有NaN值的行
rows_with_nan_in_A = df[df['A'].isna()]
print(rows_with_nan_in_A)

遇到问题及解决方法

问题：为什么会出现NaN值？

• 数据源问题：原始数据中可能本身就包含缺失值。
• 数据处理过程：在数据转换或计算过程中可能产生无效结果。

解决方法

1. 删除含有NaN的行/列：
2. 删除含有NaN的行/列：
3. 填充NaN值：
4. 填充NaN值：
5. 插值法填充：
6. 插值法填充：

通过这些方法，可以有效地管理和处理数据中的NaN值，确保数据分析的准确性和可靠性。