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python – 如何计算pandas DataFrame中列中的NaN值

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了python – 如何计算pandas DataFrame中列中的NaN值，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含576字，纯文字阅读大概需要1分钟。

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我有数据,我想在其中找到NaN的数量,因此如果它小于某个阈值,我将删除这些列.我看了,但没能找到任何功能.有value_counts,但对我来说会很慢,因为大多数值都是不同的,我只想要NaN的数量.

解决方法:

您可以使用isna()方法(或它的别名isnull(),它也与旧的pandas版本<lt; 0.21.0兼容),然后求和以计算nan值.对于一列：="" <="" p=""> 

In [1]: s = pd.Series([1,2,3, np.nan, np.nan])

In [4]: s.isna().sum()   # or s.isnull().sum() for older pandas versions
Out[4]: 2

对于多个列,它也有效：

In [5]: df = pd.DataFrame({'a':[1,2,np.nan], 'b':[np.nan,1,np.nan]})

In [6]: df.isna().sum()
Out[6]:
a    1
b    2
dtype: int64

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python – 如何计算pandas DataFrame中列中的NaN值全部内容，希望文章能够帮你解决python – 如何计算pandas DataFrame中列中的NaN值所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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来源：【匿名】