我想找出我的数据的每一列中NaN的数量。
当前回答
如果你需要得到非NA (non-None)和NA (None)计数在不同的组拉出groupby:
gdf = df.groupby(['ColumnToGroupBy'])
def countna(x):
return (x.isna()).sum()
gdf.agg(['count', countna, 'size'])
这将返回每个组的非NA、NA和总条目数。
其他回答
自从pandas 0.14.1以来,我的建议在value_counts方法中有一个关键字参数已经实现:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a':[1,2,np.nan], 'b':[np.nan,1,np.nan]})
for col in df:
print df[col].value_counts(dropna=False)
2 1
1 1
NaN 1
dtype: int64
NaN 2
1 1
dtype: int64
可以使用df.iteritems()对数据帧进行循环。在for循环中设置一个条件来计算每列的NaN值百分比,并删除那些包含NaN值超过设置阈值的值:
for col, val in df.iteritems():
if (df[col].isnull().sum() / len(val) * 100) > 30:
df.drop(columns=col, inplace=True)
你可以使用value_counts方法打印np.nan的值
s.value_counts(dropna = False)[np.nan]
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()
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.count.html#pandas.Series.count
pandas.Series.count
Series.count(level=None)[source]
返回系列中非na /null观测值的个数
推荐文章
- 如何在交互式Python中查看整个命令历史?
- 如何显示有两个小数点后的浮点数?
- 如何用OpenCV2.0和Python2.6调整图像大小
- 在每个列表元素上调用int()函数?
- 当使用代码存储库时,如何引用资源的相对路径
- 如何在Flask-SQLAlchemy中按id删除记录
- 在Python中插入列表的第一个位置
- Python Pandas只合并某些列
- 如何在一行中连接两个集而不使用“|”
- 从字符串中移除前缀
- 代码结束时发出警报
- 如何在Python中按字母顺序排序字符串中的字母
- 在matplotlib中将y轴标签添加到次要y轴
- 如何消除数独方块的凹凸缺陷?
- 为什么出现这个UnboundLocalError(闭包)?