我想找出我的数据的每一列中NaN的数量。
当前回答
在我的代码中使用@sushmit提出的解决方案。
同样的一种可能的变体也可以是
colNullCnt = []
for z in range(len(df1.cols)):
colNullCnt.append([df1.cols[z], sum(pd.isnull(trainPd[df1.cols[z]]))])
这样做的好处是,它将返回df中每一列的结果。
其他回答
df.isnull().sum()
//type: <class 'pandas.core.series.Series'>
or
df.column_name.isnull().sum()
//type: <type 'numpy.int64'>
在我的代码中使用@sushmit提出的解决方案。
同样的一种可能的变体也可以是
colNullCnt = []
for z in range(len(df1.cols)):
colNullCnt.append([df1.cols[z], sum(pd.isnull(trainPd[df1.cols[z]]))])
这样做的好处是,它将返回df中每一列的结果。
假设您希望获得一个名为reviews的数据框架中称为price的列(系列)中缺失值(NaN)的数量
#import the dataframe
import pandas as pd
reviews = pd.read_csv("../input/wine-reviews/winemag-data-130k-v2.csv", index_col=0)
用n_missing_prices作为变量来获取缺失的值,简单地做
n_missing_prices = sum(reviews.price.isnull())
print(n_missing_prices)
Sum是这里的关键方法,在我意识到Sum是在这种情况下使用的正确方法之前,我试图使用count
对于第一部分,我们有多种方法计算NaN。
方法1计数,由于计数将忽略与大小不同的NaN
print(len(df) - df.count())
方法2:isnull / isna chain with sum
print(df.isnull().sum())
#print(df.isna().sum())
方法3 describe / info:注意这将输出' notull '值计数
print(df.describe())
#print(df.info())
方法。
print(np.count_nonzero(np.isnan(df.values),axis=0))
对于问题的第二部分,如果我们想要在thresh中删除列,我们可以尝试dropna
thresh, optional要求多个非na值。
Thresh = n # no null value require, you can also get the by int(x% * len(df))
df = df.dropna(thresh = Thresh, axis = 1)
如果你正在使用Jupyter笔记本,如何....
%%timeit
df.isnull().any().any()
or
%timeit
df.isnull().values.sum()
或者,数据中是否存在nan,如果有,在哪里?
df.isnull().any()
推荐文章
- 证书验证失败:无法获得本地颁发者证书
- 当使用pip3安装包时,“Python中的ssl模块不可用”
- 无法切换Python与pyenv
- Python if not == vs if !=
- 确定每列中NA值的个数
- 如何从scikit-learn决策树中提取决策规则?
- 为什么在Mac OS X v10.9 (Mavericks)的终端中apt-get功能不起作用?
- 将旋转的xtick标签与各自的xtick对齐
- 为什么元组可以包含可变项?
- 如何合并字典的字典?
- 如何创建类属性?
- 如何结合多个条件子集数据帧使用“或”?
- 不区分大小写的“in”
- 在Python中获取迭代器中的元素个数
- 解析日期字符串并更改格式