检查 nat 条目 pandas - Python

在数据分析中，我们经常需要对数据进行清理和整合。pandas 是一个优秀的 Python 数据库工具，它提供了很多强大的数据操作功能。

在这里，我们会介绍如何使用 pandas 检查 nat 条目（NaN/NaT）。NaN 是指不是一个数字（Not a Number），NaT 是指不是一个时间（Not a Time）。

1. 导入 pandas

首先，我们需要导入 pandas 包：

import pandas as pd

2. 创建数据

我们可以使用 numpy 包来创建一些随机的数据：

import numpy as np

data = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), columns=['a', 'b', 'c'])
data.loc[2, 'a'] = np.nan
data.loc[3, 'c'] = np.nan
data.loc[4, 'b'] = np.nan
data.loc[4, 'c'] = np.nan

这里创建了一个 5 行 3 列的 DataFrame，其中第三行第一列、第四行第三列、第五行第二列和第五行第三列被设置为 NaN。

3. 检查数据

使用 pandas 的 isna() 函数可以检查 DataFrame 中的 NaN/NaT 值：

print(data.isna())

输出结果为：

       a      b      c
0  False  False  False
1  False  False  False
2   True  False  False
3  False  False   True
4  False   True   True

可以看到，这个函数返回了一个和原来 DataFrame 大小一样的布尔型矩阵，表示每个位置上是否为 NaN。

另外，还可以使用 notna() 函数检查非 NaN/NaT 值：

print(data.notna())

输出结果为：

       a      b      c
0   True   True   True
1   True   True   True
2  False   True   True
3   True   True  False
4   True  False  False

4. 处理数据

在实际数据处理中，NaN/NaT 值往往需要被替换为其他值或者被删除。以下是一些常用的处理方法：

4.1 替换值

使用 fillna() 函数可以将 NaN/NaT 值替换为其他值：

print(data.fillna(0))

输出结果为：

          a         b         c
0  0.831857 -0.276818 -0.992002
1 -0.015747 -2.096371 -0.470327
2  0.000000 -0.385313  0.358443
3 -0.806529 -0.244034  0.000000
4  0.853828  0.000000  0.000000

这里将 NaN/NaT 值全部替换为了 0。

4.2 删除行/列

使用 dropna() 函数可以删除包含 NaN/NaT 值的行/列：

print(data.dropna(axis=0))

输出结果为：

          a         b         c
0  0.831857 -0.276818 -0.992002
1 -0.015747 -2.096371 -0.470327

这里删除了包含 NaN/NaT 值的行（axis=0 表示按行处理）。

print(data.dropna(axis=1))

输出结果为：

          b
0 -0.276818
1 -2.096371
2 -0.385313
3 -0.244034
4       NaN

这里删除了包含 NaN/NaT 值的列（axis=1 表示按列处理）。

5. 总结

pandas 提供了很多方便的方法来检查和处理 NaN/NaT 值。在实际数据处理中，我们可以根据具体需求来采取相应的处理方法。