4种检测Python缺失值的方法_检查数据是否存在缺失值

大家好，在数据科学和分析领域，遇到数据缺失更多是常规而不是例外。缺失值可能会使分析结果出现偏差，导致错误的结论，并且通常还会干扰数据处理流程，解决这些缺失对于保持分析的完整性至关重要。本文将介绍在Python中识别NaN（非数字）值的不同方法，在处理Python中的缺失值时，方法在很大程度上取决于正在处理的数据结构。

1.对于单个值或数组：使用NumPy

NumPy的isnan()函数非常适用于识别数值数组或单个数值中的NaN值，它提供了一种简单高效的解决方案。以下是示例代码：

import numpy as np
 
# 检查单个值
my_missing_value = np.nan
print(np.isnan(my_missing_value))  # 输出: True
 
# 检查数组
my_missing_array = np.array([1, np.nan, 3])
nan_array = np.isnan(my_missing_array)
print(nan_array)  # 输出: [False  True False]

2.对于数据帧：使用Pandas

Pandas提供了全面的方法，如isna()和isnull()等，用于在DataFrame或Series对象中检测缺失值，并与数据分析工作流程无缝集成。

import pandas as pd
import numpy as np
 
my_dataframe = pd.DataFrame({
    'Column1': ["I", "Love", np.nan], 
    'Column2': ["Python", np.nan, "The Best"]
})
 
 
print(my_dataframe.isna())

运行此代码时，输出结果将以更有趣的方式显示NaN值的存在，如下所示：

   Column1  Column2
0    False    False
1    False     True
2     True    False

此外，了解NaN和None之间的区别在Python中非常重要。NaN是“Not a Number”的浮点表示，主要用于数值计算。而None是Python中表示缺少值（即没有值）的对象，类似于其他语言中的null。NaN用于数学或科学计算，而None则更通用，表示缺少数据。

3.在Python中检查NaN的4种方法

在数据预处理中，浏览数据集以识别缺失值是一个关键步骤。继续使用已经使用过的示例，探索四种在Python中检查NaN值的实用方法。

3.1 使用np.isnan()检查NaN

正如我们前面所看到的，NumPy提供了一种简单的方法来识别单个值和数组中的NaN值，这对于数值数据分析至关重要。

import numpy as np
 
# 检查单个值
print(np.isnan(np.nan))  # 输出: True
 
# 检查数组
my_array = np.array([1, 5, np.nan])
print(np.isnan(my_array))  # 输出: [False False  True]

3.2 使用pd.isna()检查NaN

Pandas简化了在数据结构（从标量到复杂的DataFrame）中检测NaN值的过程，使其成为数据操作任务中不可或缺的工具。

import pandas as pd
 
# 检查单个值
print(pd.isna(np.nan))  # 输出: True
 
# 检查Pandas系列
my_series = pd.Series(["Python", np.nan, "The Best"])
print(my_series.isna())  # 输出: [False  True  False]
 
# 检查Pandas DataFrame
my_dataframe = pd.DataFrame({
    'Column1': ["I", "Love", np.nan], 
    'Column2': ["Python", np.nan, "The Best"]
})
 
 
print(pd.isna(my_dataframe)) # 输出包含缺失值的DataFrame

3.3 使用Pandas的.isna()或.isnull()方法在DataFrame中检查NaN

Pandas数据框还提供了.isna()和.isnull()方法，可以轻松地找出数据集中的缺失值，从而提供了数据完整性的清晰概览。

import pandas as pd
 
# 创建一个带有缺失值的数据帧
my_dataframe = pd.DataFrame({
    'Column1': ["I", "Love", np.nan], 
    'Column2': ["Python", np.nan, "The Best"]
})
 
print(my_dataframe.isna())
# 输出:
#    Column1  Column2
# 0    False    False
# 1    False     True
# 2     True    False
 
print(my_dataframe.isnull())
# 输出:
#    Column1  Column2
# 0    False    False
# 1    False     True
# 2     True    False

3.4 使用math.isnan()在DataFrame中检查NaN

对于单个数字的检查，math.isnan()函数提供了一种简单而有效的解决方案，尤其适用于处理纯Python数据类型时。

import math
 
# 假设my_number是一个浮点数或可以转换为浮点数的值
my_number = float('nan')
print(math.isnan(my_number))  # 输出: True

综上所述，识别和处理NaN值是数据清理和准备分析数据的基本步骤，无论处理的是数组、序列还是数据帧，了解Python中可以用来处理缺失数据的工具和方法都是至关重要的。