使Pandas查找并显示缺少的值_查找文档并仅返回缺少的值_基于索引增量Python Pandas Dataframe查找并添加缺少的列值 - 腾讯云开发者社区

使Pandas查找并显示缺少的值

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的数据结构和函数，可以帮助我们高效地处理和分析数据。当我们在使用Pandas进行数据处理时，有时会遇到数据中存在缺失值的情况。为了找到并显示缺失的值，我们可以使用Pandas提供的函数和方法。

在Pandas中，缺失值通常用NaN（Not a Number）表示。下面是一些常用的方法来查找并显示缺失的值：

isnull()函数：该函数可以判断数据中的每个元素是否为缺失值，返回一个布尔类型的DataFrame，其中缺失值对应的元素为True，非缺失值对应的元素为False。

示例代码：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, None, 4, 5],
        'B': [None, 2, 3, 4, None],
        'C': [1, 2, 3, None, 5]}

df = pd.DataFrame(data)
print(df.isnull())

输出结果：

       A      B      C
0  False   True  False
1  False  False  False
2   True  False  False
3  False  False   True
4  False   True  False

isna()函数：该函数与isnull()函数功能相同，也可以用来判断数据中的缺失值，返回一个布尔类型的DataFrame。

示例代码：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, None, 4, 5],
        'B': [None, 2, 3, 4, None],
        'C': [1, 2, 3, None, 5]}

df = pd.DataFrame(data)
print(df.isna())

输出结果：

       A      B      C
0  False   True  False
1  False  False  False
2   True  False  False
3  False  False   True
4  False   True  False

notnull()函数：该函数与isnull()函数相反，可以判断数据中的每个元素是否为非缺失值，返回一个布尔类型的DataFrame，其中非缺失值对应的元素为True，缺失值对应的元素为False。

示例代码：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, None, 4, 5],
        'B': [None, 2, 3, 4, None],
        'C': [1, 2, 3, None, 5]}

df = pd.DataFrame(data)
print(df.notnull())

输出结果：

       A      B      C
0   True  False   True
1   True   True   True
2  False   True   True
3   True   True  False
4   True  False   True

notna()函数：该函数与notnull()函数功能相同，也可以用来判断数据中的非缺失值，返回一个布尔类型的DataFrame。

示例代码：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, None, 4, 5],
        'B': [None, 2, 3, 4, None],
        'C': [1, 2, 3, None, 5]}

df = pd.DataFrame(data)
print(df.notna())

输出结果：

       A      B      C
0   True  False   True
1   True   True   True
2  False   True   True
3   True   True  False
4   True  False   True

通过使用上述方法，我们可以快速找到并显示数据中的缺失值，进而进行后续的数据处理和分析。

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