介绍 'nan' 和 'nat' 在 Pandas 中的使用

在 Pandas 中，'nan' 和 'nat' 是两个特殊的值，用于表示缺失值和时间戳数据中的缺失值。本文将帮助你了解 'nan' 和 'nat' 在 Pandas 中的使用，以及如何处理它们。

'nan' 的使用

'nan' 是一个缩写，代表着 Not a Number。在 Pandas 中，'nan' 用于表示缺失值。当读取数据时，Pandas 会自动将缺失值转换成 'nan'。下面是一个简单的例子：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], 'age': [25, 30, None, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

print(df)

输出：

       name   age
0     Alice  25.0
1       Bob  30.0
2   Charlie   NaN
3     David  35.0

可以看到，第三行的 'age' 列是缺失值，用 'nan' 表示。

在 Pandas 中，可以使用 isna() 和 notna() 函数来判断值是否为缺失值。例如：

print(df.isna())

输出：

    name    age
0  False  False
1  False  False
2  False   True
3  False  False

可以看到，'nan' 值被标记为 True。

在 Pandas 中，有多种方式可以处理缺失值。例如，可以使用 dropna() 函数来删除含有缺失值的行：

print(df.dropna())

输出：

    name   age
0  Alice  25.0
1    Bob  30.0
3  David  35.0

也可以使用 fillna() 函数来填充缺失值。例如:

print(df.fillna(0))

输出：

       name   age
0     Alice  25.0
1       Bob  30.0
2   Charlie   0.0
3     David  35.0

'nat' 的使用

'nat' 是一个缩写，代表着 Not a Time。在 Pandas 中，'nat' 用于表示时间戳数据中的缺失值。当读取时间戳数据时，Pandas 会自动将缺失值转换成 'nat'。下面是一个简单的例子：

import pandas as pd

data = {'date': ['2012-01-01', '2012-01-02', None, '2012-01-04'], 'value': [1, 2, 3, 4]}
df = pd.DataFrame(data)

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], errors='coerce')

print(df)

输出：

        date  value
0 2012-01-01      1
1 2012-01-02      2
2        NaT      3
3 2012-01-04      4

可以看到，第三行的 'date' 列是缺失值，用 'nat' 表示。在 Pandas 中，可以使用 isnull() 和 notnull() 函数来判断值是否为缺失值。例如：

print(df.isnull())

输出：

    date  value
0  False  False
1  False  False
2   True  False
3  False  False

可以看到，'nat' 值被标记为 True。

在 Pandas 中，处理时间戳数据中的缺失值，通常是先将缺失值转换成具体的时间戳，再进行处理。例如，可以使用 fillna() 函数来填充缺失值：

df['date'] = df['date'].fillna(pd.Timestamp('20120103'))

print(df)

输出：

        date  value
0 2012-01-01      1
1 2012-01-02      2
2 2012-01-03      3
3 2012-01-04      4

结论

'nan' 和 'nat' 是 Pandas 中用于表示缺失值和时间戳数据中的缺失值的特殊值。我们可以使用 isna()、notna()、isnull() 和 notnull() 函数来判断它们是否为缺失值，并使用 dropna()、fillna() 函数来处理缺失值。在处理时间戳数据中的缺失值时，通常是先将缺失值转换成具体的时间戳，再进行处理。