python数据分析-pandas-缺失值统计

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    • isna() /isnull() 检查是否存在缺失值

isna() /isnull() 检查是否存在缺失值

array = np.array([[1, np.nan, 3], [4, 5, np.nan]])
pd.isna(array) 
# pd.isnull(array)

在这里插入图片描述

df = pd.DataFrame([['ant', 'bee', 'cat'], ['dog', None, 'fly']])
pd.isna(df)
# pd.isnull(df)

在这里插入图片描述

  • notna()与notnull()，正好与上述两个函数相反，检测是否非缺失值。

  • 还可以直接统计出每一列缺失值的个数，数据探索时经常用到的功能。下图abc是column的名称。

    在这里插入图片描述

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