Pandas检查值是否为NONE
Pandas是一个流行的Python数据分析库，它提供了丰富的数据结构和数据分析工具。当我们需要检查一个值是否为None时，可以使用Pandas提供的方法和属性。
在Pandas中，可以使用isnull()函数来检查值是否为None。isnull()函数返回一个布尔型的Series或DataFrame，用于表示每个元素是否为缺失值（None或NaN）。如果元素为缺失值，则对应的位置返回True，否则返回False。
下面是一个示例代码：
import pandas as pd
# 创建一个Series对象
s = pd.Series([1, 2, None, 4])
# 检查每个元素是否为None
result = s.isnull()
print(result)输出结果如下：
0 False
1 False
2 True
3 False
dtype: bool在上面的示例中，我们首先创建了一个包含None的Series对象。然后，使用isnull()函数检查每个元素是否为None，得到一个布尔型的Series对象。最后，我们将结果打印出来，可以看到第三个元素是缺失值，对应位置返回True。
Pandas还提供了其他一些用于检查缺失值的方法，如notnull()函数用于检查非缺失值，以及fillna()函数用于填充缺失值等。这些方法能够帮助我们在数据分析过程中进行缺失值处理，保证数据的完整性和准确性。
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在我的程序中，我需要找出我的pandas.DataFrame中是否有一个值是NaN？我想：
print(df.loc[index, 'Column1'])
输出：
nan
但是这个脚本就像一个护身符
nullV = None
print(nullV == None)
输出：
True
但不是这个
print(df.loc[39, 'booking'] == None)
输出：
False
浏览 2提问于2021-10-30得票数 1
我创建了如下函数：
import pandas as pd
DATAPATH = "path/"
df_orig = pd.read_csv(DATAPATH + "file.csv" , dtype=str, sep = "|")
def test(df = None, df2 = None):
if df == None:
pass
elif not isinstance(df, pd.DataFrame):
df_in = pd.read_csv(DATAPATH + df + "
浏览 0提问于2021-04-23得票数 2
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我试图使用pandas.where()从数据帧中的列中删除负值。
删除负值的最明显方法是在列上运行pandas.abs()。所以：
import pandas as pd
frame = pd.DataFrame([-1,-1,-3,-4,-5],columns=["amount"])
frame.amount = frame.amount.abs()
但是我想使用pandas.where()来尝试同样的方法。因此，我尝试了以下几点：
frame.amount = frame["amount"].where(frame["amount"] &
浏览 0提问于2019-05-27得票数 2
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1回答
我正在将一个excel电子表格导入到pandas中，需要确定有多少个单元格中有“无”。下面的代码片段是我复制这个问题的最佳尝试，它用一个None替换了“NONE”。但是，当我搜索None时，条件语句失败。为什么会这样呢？
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.array([['B',1,3.4], ['A','NONE',8.9],['C',3,4.6]]),
columns=['Part','Quantity&
浏览 4提问于2021-09-14得票数 0
我想检查pandas.DataFrame列是否包含特定值。例如，这个玩具Dataframe在"two"列中有一个"h"
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
np.array(list("abcdefghi")).reshape((3, 3)),
columns=["one", "two", "three"]
)
df
one two three
0 a b c
1 d e f
2 g h i
浏览 1提问于2021-11-12得票数 0
1回答
我有跟踪数据。需要验证dataframe，以检查是否同时存在列名称和标记都为NULL的行。我试着遵循--但是失败的索引是0& 2。
import pandas as pd
import pandera as pa
data = [['Alex',10,'t1'],['Bob',12,None],['Clarke',13,'t3'],[None,14,'t3'],[None,15,None]]
df = pd.DataFrame(data,columns=['Name'
浏览 18提问于2022-06-13得票数 1
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在Pandas和Numpy中，有向量化函数(如np.isnan、np.isinf和pd.isnull )来检查数组、序列或数据的元素是否存在各种缺失/空/无效。
他们确实在标量上工作。pd.isnull(None)只返回True而不是pd.Series([True])，这很方便。
但是，假设我想知道是否有任何对象是这些空值之一；您不能使用这些函数中的任何一个来完成这个任务！这是因为它们将很高兴地将各种数据结构向量化。不小心使用它们将不可避免地导致可怕的“一个系列的真值是模棱两可”的错误。
我想要的是这样的功能：
assert not is_scalar_null(3)
assert not i
浏览 3提问于2018-11-01得票数 1
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我正在学习Python，并试图在Pandas中进行矢量化操作。但是，当我试图使用向量化操作将Pandas数据文件规范化时，我会收到错误消息。
此可重复的示例使用surveys.csv数据集，可在以下链接中找到：
surveys_df = pd.read_csv("surveys.csv")
surveys_df_normalized = (surveys_df["weight"] -
surveys_df["weight"].mean())/surveys_df["weight"].std() # Returns
浏览 4提问于2017-11-25得票数 0
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6回答
当涉及到熊猫DataFrames时，我一定不能理解一些关于空虚的东西。我有一个有空行的DF，但是当我隔离其中一个行时，它并不是空的。
我在这里做了一个数据文件：
>>> df = pandas.DataFrame(columns=[1,2,3], data=[[1,2,3],[1,None,3],[None, None, None],[3,2,1],[4,5,6],[None,None,None],[None,None,None]])
>>> df
1 2 3
0 1.0 2.0 3.0
1 1.0 NaN 3.0
2 N
浏览 7提问于2017-11-16得票数 0
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我只想检查Pandas序列中的单个单元格是否为空，也就是检查某个值是否为NaN。
所有其他答案都适用于序列和数组，但不适用于单个值。
我试过pandas.notnull，pandas.isnull，numpy.isnan。是否有仅针对单个值的解决方案？
浏览 50提问于2015-01-03得票数 40
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2回答
我不明白怎么才能有a = b or c和pandas系列的等价物。
MWE：
# basic python
b = None
c = 'not None'
a = b or c
assert a == c
# expected behaviour in pandas
df = pd.DataFrame({'b' : [None, 'not None'], 'c': ['not None', 'other']})
df.assign(a=lambda df: df.b | df.c)
# rais
浏览 3提问于2018-12-13得票数 1
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我有一个带三个参数的函数。我正在尝试确保只有两个输入的值不是none。数据帧将作为参数传递。
import pandas as pd
df_a = pd.DataFrame({'A': [1,2]})
df_b = pd.DataFrame({'B': [3,4]})
def foo(a=None, b=None, c=None):
missing_inputs = [a, b, c].count(None)
if missing_inputs < 1:
print('Too many')
eli
浏览 23提问于2020-11-19得票数 1
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我正在将.ods电子表格转换为Pandas DataFrame。我想删除整列和整行，因为它们只包含"None“。因为"None“是一个str，所以我有：
pandas.DataFrame.replace("None", numpy.nan)
我称之为：.dropna(how='all')的...on
是否有等同于numpy.nan的pandas
有没有办法用*字符串"None“而不是NaN来使用.dropna()
浏览 0提问于2016-07-21得票数 2
我目前正在使用，我希望在dataframe中选择没有任何实体属性的所有数据条目。
df_ = df.loc[df['entities'] != None]
看起来挺好的，但是
df_ = df.loc[df['entities'] is not None]
将引发KeyError，这是
文件"pandas_libs\index.pyx"，第107行，>pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc文件"pandas_libs\index.pyx"，第128行，>pandas._libs.
浏览 0提问于2019-08-27得票数 5
不知道我是不是做错了什么，或者这是不是潘达斯的问题。我看到了一个我能解决的问题
使用. BUT 将单个单元格设置为可迭代的值(例如元组)。loc[]如果我首先使用[]设置整列，那么就不能再使用.loc[]将单个单元格设置为可迭代的。
例如，从一个4x3数据帧开始，其中填充的是None's：
In [1]: import pandas as pd
In [2]: nones = [None]*4
In [3]: df = pd.DataFrame(dict(A=nones,B=nones,C=nones))
In [4]: df
Out[4]:
A B C
0
浏览 2提问于2020-05-14得票数 3
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我在Excel中有格式为Date的单元格(如下所示)： ? 我无法读取它们(它们是NaN)，因此当从Pandas read_excel方法读取时，我使用转换器尝试将它们转换为to_datetime： cols_A8_J2007[i] = pd.read_excel(
i,
('sheet'+str(j)),
headers = 1, skiprows = 6, nrows=2000,
usec
浏览 20提问于2019-10-16得票数 1
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当参数是NaN和字符串时，我遇到了纳米百分位数的问题
这个没问题：
In [133]: np.nanpercentile([np.nan, np.nan], 25.0)
Out[133]: nan
但我的问题是：
In [136]: np.nanpercentile([np.nan, np.nan, 'tc'], 25.0)
...
TypeError: ufunc 'isnan' not supported for the input types, and the inputs could not be safely coerced to any suppor
浏览 6提问于2016-10-23得票数 2
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我正在尝试检查python列中是否包含某个值。我正在使用df.date.isin(['07311954'])，我相信它是一个很好的工具。问题是我有超过350K的行，并且输出不会显示所有行，这样我就可以看到值是否实际包含。简单地说，我只想知道(Y/N)列中是否包含特定的值。我的代码如下：
import numpy as np
import pandas as pd
import glob
df = (pd.read_csv('/home/jayaramdas/anaconda3/Thesis/FEC_data/itpas2_data/itpas214.txt'
浏览 0提问于2016-03-12得票数 32
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3回答
我试图转换一个矩阵(df)，所以我得到了另一个矩阵(df2)，而不知道如何..。
[df]
X Y Z
a None x None
b None None x
c x None None
[df2]
X Y Z
None a None
None None b
c None None
如果有帮助，下面是df的构造：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[None, 'x', None], [None, None,
浏览 1提问于2019-09-20得票数 1
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我想尝试一下Pandas DataFrame object的applymap方法的功能。下面是使用案例：
假设我的DataFrame df1如下：
Age ID Name
0 27 101 John
1 22 102 Bob
2 19 103 Alok
3 27 104 Tom
4 32 105 Matt
5 19 106 Steve
6 5 107 Tom
7 55 108 Dick
8 67 109 Harry
现在我想创建一个标志变量，其逻辑是如果元素的长度小于2
浏览 0提问于2014-02-12得票数 7
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看起来，使用pandas，我可以读取CSV文件，而不会出现错误或警告，即使其中一行必须使用较少的字段。
示例CSV文件有树列，但第二行作为缺失字段。
A;B;C
D;E
F;G;H
示例：
import pandas
import io
csv = io.StringIO('A;B;C\nD;E\nF;G;H')
df = pandas.read_csv(csv, encoding='utf-8', sep=';',
header=None,
error_ba
浏览 3提问于2021-05-31得票数 0
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我一直在使用足球传输数据集，并试图打印具有特定列值的行。从代码的第11行和第12行可以看到，我成功地打印了传输费为222000000和其他值的行。但我似乎无法打印市场价值不是“NaN”的行
import pandas as pd
import numpy as np
pd.set_option('display.max_columns', None)
pd.set_option('display.max_rows', None)
data0 = 'C:/Users/Siddhardh/Desktop/OiDS Project/Code/Transfe
浏览 2提问于2019-10-24得票数 1
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2回答
当我导入一些记录时，read_csv正确地将索引列读取为日期-时间。但是如果记录的数量超过几千条，那么索引列似乎会自动更改为object，而不是time。
import pandas as pd
myheader=['ticketId' , ... a lot of columns ... , 'serialNo']
users=pd.read_csv('ticketold_head.txt', sep='\t', header=None, names = myheader, parse_dates={'datet
浏览 4提问于2014-08-19得票数 0
在我的项目中，我需要检查整个dataframe列中是否存在一些值。示例dataframe：
df=pd.DataFrame([['abc', 'a'], ['def', 'x'], ['aef', 'f']])
df.columns=['a', 'b']
>>>df
a b
0 abc a
1 def x
2 aef f
这个静态代码运行良好：
df['a'].str.contains('f')
浏览 0提问于2019-09-25得票数 1
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下面是我的代码。从本质上讲，我试图根据dataframe中的值构建两个列表，但是列表索引必须彼此对应。我希望将满足条件的x值添加到一个列表中，同时将其对应的y值添加到另一个列表中。
通过错误消息，我似乎无法访问y_column行值，但我不确定原因。如有任何帮助，我们不胜感激！
df = customer_codes
x_column = 'X'
y_column = 'Y'
num_intervals = 10
maximum = df[x_column].max()
interval = maximum/num_intervals
intervals = [
浏览 0提问于2019-11-09得票数 0
1回答
我有一个包含数字和NaNs列的数据集。我想要创建一个新的虚拟变量列，以便进一步计算。显然有些地方不对劲，因为不管我做什么，假人都是1。
import pandas as pd
import numpy as np
all_air = pd.read_csv('small.csv')
all_air['D(0/1)']=np.nan
#all_air['C'].fillna(-1) #pandas will take NaN as 0 in calculation, right?
print all_air['C']
for
浏览 3提问于2014-04-22得票数 2
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我正在尝试使用pandas来以表格格式显示数据，由于某种原因，我的最后一列被排到表格的下面，而不是放在表格的最右边。我画了一幅输出最终是什么样子的图画。由于某些原因，它在最后一个列名的前面也有一个'\‘。我的桌子是不是水平方向太长？如有任何帮助，我们不胜感激！
下面是代码('data‘是一个包含8个元素的元组)：
pandas.set_option('display.max_rows', None)
pandas.set_option('display.max_columns', None)
df = pandas.DataFrame
浏览 0提问于2021-08-05得票数 0
我的代码如下：
train_generator = aug.flow_from_dataframe(dataframe = z1,
directory = None,
x_col = 'id',
y_col = 'label',
浏览 1提问于2020-02-27得票数 1
1回答
我目前正在导入excel文件，其中包含多个具有以下Python代码的工作表： import pandas as pd
input_file = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=None) 但是，有时在excel文件中会有一个空表。如何导入数据而无需手动检查我的文件是否包含空表？
浏览 28提问于2019-12-12得票数 0
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1回答
我有一个数据框架，我必须查看是否存在一个条目，其中每个市场都有last_saturday数据，这也是最大数据条目。
data = {
'marketplace': [3, 3, 4, 4, 5, 3, 4],
'date': ['2017-11-11', '2017-11-10', '2017-11-07', '2017-11-08', '2017-11-10', '2017-11-09', '2017-11-10']
浏览 2提问于2017-11-20得票数 1
1回答
我正在使用HDF5文件中的一个结构，该文件的名称中有'/‘。当我加载上述文件时，会收到以下警告：
ⓔ develop In [1] import pandas as pd
ⓔ develop In [2] store = pd.HDFStore('data/XXX-20150423-071618.h5')
ⓔ develop In [3] store
/home/XXX/virt/env/develop/lib/python2.7/site-packages/tables/group.
py:1156: UserWa
浏览 6提问于2015-05-05得票数 2
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我正在寻找一种方法来获取Jupiter笔记本中的所有导入版本号，然后我遇到了这个。代码运行良好，但是，我想了解代码中的globals()和getters()部分。
到目前为止，我所理解的是m.name和m.version是作为一个字符串连接在一起的。然而，对于每个在globals()中引用所有库的m都被打印出来，让我感到惊讶的是if语句中的内容。getattr()返回命名属性的值，因此在本例中，它将返回库的名称。我不确定我的理解是否正确。(“if getattr(m, '__version__', None))"”)
# In[1]:
import pandas as
浏览 0提问于2020-12-25得票数 0
假设pandas.apply()函数不适用于空元素。但是，在下面的代码中不会发生这种情况。为什么会发生这种情况？
import pandas as pd
df = pd.Series([[1,2],[2,3,4,5],None])
df
0 [1, 2]
1 [2, 3, 4, 5]
2 None
dtype: object
df.apply(lambda x: len(x))
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <modu
浏览 0提问于2016-01-03得票数 6
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我在Pandas中使用read_csv
data = pd.read_csv(dataset_path, sep=None, decimal='.')
还给我这个错误
File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 398, in pandas._libs.parsers.TextReader.__cinit__
TypeError: object of type 'NoneType' has no len()
这很奇怪，因为根据Pandas的文档，这应该是可行的。我做错了什么？
浏览 3提问于2020-05-21得票数 0
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每当我读取包含一列字符串的CSV文件时，我发现默认情况下，pandas将它的dtype作为object。我曾尝试使用mydf['mycol'].astype(str)将列mycol的dtype从object更改为str，但它没有工作--它没有给我错误，但同时，dtype保持不变。
我读到pandas是建立在numpy之上的，numpy允许str_和unicode_ 。我不太熟悉pandas的内部工作，也不熟悉一般的numpy。
在使用pandas.io.parsers.read_csv确保CSV文件中的字符串列被读取为dtype of str而不是object时，有什么可以
浏览 2提问于2015-02-19得票数 2
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2回答
今天我试着安装熊猫，但我得到了一个错误报告：
Collecting pandas
Retrying (Retry(total=4, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by 'ProtocolError('Connection aborted.', ConnectionResetError(10054, 'An existing connection was forcibly closed by the remote host', No
浏览 5提问于2022-06-05得票数 0
到目前为止，我正在使用Pandas 1.2.2，在将其升级到1.3.1之后，我在读取csv文件时有了下一个错误，在升级之前没有任何问题。
以下是文件的编码方式：
>>> with open('file.csv') as f:
... print(f)
...
<_io.TextIOWrapper name='file.csv' mode='r' encoding='UTF-8'>
使用Pandas (<=1.2.5)文件读取ok，这是一个示例：
Python 3.9.2 (defaul
浏览 2提问于2021-08-02得票数 0
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我正在尝试理解，在使用Pandas读入时，是否有一种方法可以将整个数据帧转换为浮点数，或者我是否需要在读入数据后创建一个函数来执行此操作？
我使用的数据是从facebook广告帐户导出的。我只读入包含数字的列，文件中唯一的字符串是头。
import pandas as pd
import seaborn as sns
import numpy as np
from sklearn import preprocessing
from sklearn.manifold import TSNE
data = pd.read_csv("12776828-all-engage.csv"
浏览 0提问于2017-06-20得票数 0
2回答
我能够创建这样的季度和每月PeriodIndex：
idx = pd.PeriodIndex(year=[2000, 2001], quarter=[1,2], freq="Q") # quarterly
idx = pd.PeriodIndex(year=[2000, 2001], month=[1,2], freq="M") # monthly
我希望能够创建这样的年度PeriodIndex：
idx = pd.PeriodIndex(year=[2000, 2001], freq="Y")
相反，这会引发以下错误：
Traceback (
浏览 4提问于2022-10-27得票数 3
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在下面的两个片段中，唯一的区别似乎是数据源类型(pd.Series vs pd.DataFrame)，plt.figure(num=None, figsize=(12, 3), dpi=80)在一种情况下是否有效果，而在另一种情况下，在使用时是否有效果？
片段1-当数据是熊猫系列时调整地块大小
# Imports
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# data
np.random.seed(123)
df = pd.Series(np.random.randn(10000),inde
浏览 0提问于2019-02-13得票数 2
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df["Dt_Customer"] = pd.to_datetime(df["Dt_Customer"],format='%d-%m-%y') 我已经尝试转换日期列，数据集包含100多万行...我必须找到没有转换的日期行。 TypeError: Unrecognized value type: <class 'str'>
During handling of the above exception, another exception occurred:
ValueError
浏览 58提问于2021-09-30得票数 0
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考虑到这个-
import pandas as pd
s = pd.Series(['', '1', '2', '', '4', '', '6'])
为什么-
s.replace('', None).values
结果是-
array(['', '1', '2', '2', '4', '4', '6'], dtype=object)
当我预料到-
array
浏览 3提问于2016-11-17得票数 3
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给定df=pandas.read_csv(somePath,header=None)的输出
0 1
0 Name Bambang
1 Gender Male
2 Age 25
如何将其转换为：
dict_data={
'Name':Bambang,
'Gender':Male,
'Age':25
}
我能做到，但在很长一段时间内：
df=pandas.read_csv(somePath,header=None)
df=df.set_inde
浏览 1提问于2020-04-13得票数 0
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我有一个BigQuery表，我希望使用熊猫-gbq填充。该表具有一个预定义的架构，其中包括可空int和string字段。目前，我正在为每个数据字段生成一个列表的dict，并在缺少值时放置pandas.NA或None (我尝试过两者)。我目前丢失了我的一个可空int字段的值，例如：
df_dict = {'ints': [1,2,None, 3], 'strings': ['a','b','c','d']}
df = pandas.DataFrame(df_dict)
df.astype({"
浏览 2提问于2022-01-04得票数 0
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我使用pandas接收一个csv文件，只提取一列，并将其输出到一个文本文件。我的问题是，当它输出时，它会添加一行带有行号的行。我需要那个行号不存在。
到目前为止，我已经尝试了以下代码：(当/如果我让它工作时，打印将被file.write(df)替换。
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
pd.set_option('display.max_rows', None)
pd.set_option('display.max_columns', None)
file=open('BlockedIPs
浏览 19提问于2019-07-26得票数 2
2回答
我是相对较新的熊猫使用者。我不明白为什么代码是这样工作的。当元素实际上等于None时，它为什么返回True？
In [14]:
import pandas as pd
tweets = pd.DataFrame([None, None], columns=['country'])
print tweets['country'] != None
Out[14]:
0 True
1 True
Name: country, dtype: bool
谢谢。
浏览 3提问于2015-03-05得票数 0
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我检查了和的文档。
他们似乎说，numpy.isnan只检测NaN，pandas.isna检测NaN和None类型。
是真地吗？
浏览 3提问于2020-04-12得票数 7
我将一些数据从拼图文件导入到DataFrame中，并希望检查数据类型。我期望的数据类型之一是字符串。要做到这一点，我有如下内容：
import pandas as pd
col = pd.Series([None, 'b', 'c', None, 'e'])
assert((col.dtype == object) and (isinstance(col[0], str)))
但是，正如您可以看到的，如果我在开始时意外地有一个None值，这是行不通的。
有没有人知道如何有效地做到这一点(最好不用检查系列中的每一个元素)？
浏览 7提问于2020-06-15得票数 2
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4回答
我正在使用pandas readcsv()读取csv文件的两列，然后将这些值分配给一个字典。列包含由数字和字母组成的字符串。偶尔也会出现单元格为空的情况。在我看来，读取到该字典条目的值应该是None，而不是赋值为nan。当然，None更能描述一个空单元格，因为它有一个null值，而nan只是说读取的值不是一个数字。
我的理解是正确的吗？None和nan有什么区别？为什么要分配nan而不是None
此外，我的字典检查是否有空单元格一直使用numpy.isnan()
for k, v in my_dict.iteritems():
if np.isnan(v):
但是这会给我一个错误，告诉
浏览 2提问于2013-07-09得票数 121
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我正在尝试从一个DataFrame生成一个列来作为我的分组的基础。我知道，非NaN列下的每个NaN列都属于同一个组。所以我写了这个循环(参见下面)，但我想知道是否有更多的熊猫/琵琶的方式来用申请或理解列表来写它。
import pandas
>>> DF = pandas.DataFrame([134, None, None, None, 129374, None, None, 12, None],
columns=['Val'])
>>> a = [0]
>>> for i i
浏览 2提问于2016-10-17得票数 0
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