在python第三方库中pandas能够创建出它独有的数据结构DataFrame ， 这个结构能够将任意表格类型的数据保存起来 ， 而在一些表格数据取出来时会有空值和缺失值的存在 。那么这一篇文章小编会来给大家分享几个 ， 能够使用pandas库处理DataFrame空值的方法 ， 一起往下看看吧 。
文章插图
1.Dataframe是通过类实例化的方式来构建出数据结构的 ， 所以它在使用的时候是用对象名去点方法 ， 而不是用pandas库名点方法 。那么在处理空值之前还需要用方法来检查一下Dataframe中是否有空值存在 ， 示例如下：
df.isnull().any()这个方法的意思就是 ， 如果在df对象之中有任意一个空值存在就返回True ， 需要和if条件判断语句一起使用 。
2.那么空值的处理方法还是比较多的 ， 其中最为简单的方法就是dropna() 。这个方法能够指定的将包含了控制的列或者行给删除掉 ， 并且还能够去判断空值的数量 ， 示例如下：
df.dropna(axis=1,thresh=3)【DataFrame空值处理方法是什么？Python库pandas怎么处理空值】以上代码的作用就是删除df结构里面空值数量小于3的列 ， 把axis的值改成0就是删除行操作了 ， 这种方法会连同其他完整数据也给删除掉 ， 所以不会轻易使用 。
3.实际上处理空值的最好方法是fillna() ， 该方法就是使用某个数值去替换掉df对象中的所有空值 ， 和它功能相似的方法还有replace() ， 代码示例如下：
df.fillna(value=https://www.ycpai.cn/python/x)s.replace(None,'one')以上就是关于“DataFrame空值处理方法是什么？Python库pandas怎么处理空值”的全部内容了 ， 希望对你有所帮助 。
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