(isna函数什么意思) Python中的pandas.isna()函数
pandas.isna() 函数是Pandas库中用于检测缺失值的函数。它可以识别出NaN（Not a Number，不是一个数字）、None或NaT（Not a Time，不是一个时间）等值，对于数据清洗和预处理尤其重要。
如何使用 pandas.isna()
步骤 1: 导入Pandas库。
如果你还未安装Pandas，可以通过pip命令安装：pip install pandas。
import pandas as pd步骤 2: 创建或读取数据。
可以是一个Pandas的DataFrame或Series对象。这里，我们给出一个简单的DataFrame例子。
# 创建一个DataFrame
data = {
'Name': ['Alex', 'Bob', None, 'Diana'],
'Age': [25, None, 27, 22],
'Salary': [50000, 54000, None, 48000]
}
df = pd.DataFrame(data)步骤 3: 使用 pandas.isna() 函数查找缺失值。
# 检查哪些值是缺失的
missing_values = pd.isna(df)
print(missing_values)此时，missing_values 变量会包含一个与原DataFrame形状相同的布尔类型DataFrame，其中True表示相应位置的值缺失，False表示该位置的值非缺失。
如何处理缺失值
检测到缺失值后，通常有几种处理方法：
- 丢弃：丢弃包含缺失值的行或列。
- 填充：用某些值填充那些缺失值，可以是固定的数值、平均数等。
- 插值：根据其他数据点进行估算填充。
# 丢弃缺失值
df_drop = df.dropna()
# 用固定值填充，比如0
df_filled = df.fillna(0)
# 打印处理后的DataFrame作为示例
print("After Dropping Missing Values:\n", df_drop)
print("\nAfter Filling Missing Values:\n", df_filled)使用pandas.isna()函数进行缺失值检测和上面介绍的处理方法是处理数据清洗中常见的流程。这能帮助提升数据分析或模型训练的准确性和可靠性。
(python跳出循环的语句) Python break的高级用法 Python break 语句基本用法 全网首发(图文详解1)
(inplace) 对PyTorch中inplace字段的全面理解 inplace 操作在 PyTorch 中的重要作用 全网首发(图文详解1)
