检查数据框中的值是否为 nan - Python

在进行数据分析和处理时，经常需要对数据框中的缺失值（NaN）进行处理。在 Python 中，可以使用 isnull() 和 notnull() 函数来检查数据框中的值是否为 NaN。

检查单个值是否为 NaN

可以使用 numpy 库的 isnan() 来检查单个值是否为 NaN，例如：

import numpy as np

x = np.nan

if np.isnan(x):
    print("x is NaN")
else:
    print("x is not NaN")

输出结果为：

x is NaN

检查数据框中的值是否为 NaN

可以使用 isnull() 和 notnull() 函数来检查数据框中的值是否为 NaN，例如：

import pandas as pd

# 创建一个包含 NaN 的数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B': [4, np.nan, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 检查数据框中的值是否为 NaN
print(df.isnull())

# 检查数据框中的值是否不为 NaN
print(df.notnull())

输出结果为：

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

可以看到，isnull() 函数会将 NaN 值标记为 True，而不是 NaN 值标记为 False。notnull() 函数则相反。可以根据需要选择使用上述两个函数中的一个。

检查数据框中的列是否存在 NaN

有时候只需要检查数据框中的某一列是否存在 NaN 值，可以使用 isnull() 函数和列名来实现，例如：

import pandas as pd

# 创建一个包含 NaN 的数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B': [4, np.nan, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 检查列 B 是否存在 NaN 值
print(df['B'].isnull())

输出结果为：

0    False
1     True
2    False
Name: B, dtype: bool

可以看到，isnull() 函数只对列 B 进行了操作。

检查数据框中是否存在任何 NaN

有时候需要检查数据框中是否存在任何 NaN 值，可以使用 df.isnull().values.any() 函数来实现，例如：

import pandas as pd

# 创建一个包含 NaN 的数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B': [4, np.nan, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 检查数据框中是否存在任何 NaN 值
if df.isnull().values.any():
    print("There are NaN values in the DataFrame")
else:
    print("There are no NaN values in the DataFrame")

输出结果为：

There are NaN values in the DataFrame

可以看到，isnull().values.any() 函数返回的是一个布尔值，True 表示数据框中存在 NaN 值，False 表示不存在。

以上就是检查数据框中的值是否为 NaN 的方法，根据实际需求选择合适的方法即可。