nan值

有些数据会有一些缺失，如 泰坦尼克记录中 Age 列，有一些人没有年龄，如下：

在 pandas 中显示为 NaN

例子

import pandas as pd
df=pd.read_csv(r'D:\python\pandas_std\titanic_train.csv')
df

选取 nan 记录

有时，我们要选取出年龄是 nan 的记录，搭配 布尔索引

例子

import pandas as pd
df=pd.read_csv(r'titanic_train.csv')

# 选取 Age 是 NaN的记录
df [ df['Age'].isnull() ]

判断

判断是否空

df.isnull()

返回值： nan 值显示 True，否则显示 False

例子

import pandas as pd
df=pd.read_csv(r'D:\python\pandas_std\titanic_train.csv')

#%%
print( df['Age'] )
# nan值显示True，否则显示False
print( df['Age'].isnull() )

判断是否 非空

df.notnull()

返回值： nan 值显示 False，否则显示 True

例子

import pandas as pd
df=pd.read_csv(r'D:\python\pandas_std\titanic_train.csv')

#%%
print( df['Age'] )
# nan值显示False，否则显示True
print( df['Age'].notnull() )

选取 非nan 记录

有时，我们要选取出年龄 不是 nan 的记录，搭配 布尔索引

例子

import pandas as pd
df=pd.read_csv(r'titanic_train.csv')


# 选取 Age 不是 NaN的记录
df [ df['Age'].notnull() ]