python有nan 如何去掉

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在Python中，如果你需要去掉数据中的NaN（Not a Number）值，可以使用以下方法：使用pandas库的dropna()函数、使用fillna()函数替换NaN为特定值、使用numpy库的isnan()函数进行过滤。其中，最常用的方法是使用pandas库的dropna()函数，因为它提供了简洁而强大的API来处理DataFrame或Series中的NaN值。例如，使用df.dropna()可以轻松地移除DataFrame中包含NaN的行或列，确保数据的完整性和一致性。下面将详细介绍这些方法及其应用场景。

一、使用PANDAS库的DROPNA()函数

在数据分析中，pandas库是处理数据的常用工具之一。通过使用pandas的dropna()函数，可以方便地去掉DataFrame或Series中的NaN值。

基本使用方法

dropna()函数可以删除包含NaN的行或列。默认情况下，dropna()会删除所有包含NaN的行。你可以通过设置参数来调整删除的行为。
```
import pandas as pd
创建一个包含NaN的DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, None, 4],
    'B': [None, 2, 3, 4],
    'C': [1, None, None, 4]
})
删除包含NaN的行
df_cleaned = df.dropna()
print(df_cleaned)
```
在上面的例子中，df.dropna()会删除所有包含NaN的行，返回一个新的DataFrame。
删除包含NaN的列

如果你想要删除包含NaN的列，可以通过设置axis=1参数实现。
```
# 删除包含NaN的列
df_cleaned_columns = df.dropna(axis=1)
print(df_cleaned_columns)
```
使用df.dropna(axis=1)，会删除所有包含NaN的列。
指定删除的条件

dropna()函数还允许你指定删除的条件，例如，只删除所有值均为NaN的行或列，或者只删除某些特定列中包含NaN的行。
```
# 只删除所有值均为NaN的行
df_cleaned_all_nan = df.dropna(how='all')
print(df_cleaned_all_nan)
只删除特定列中包含NaN的行
df_cleaned_specific_column = df.dropna(subset=['A'])
print(df_cleaned_specific_column)
```
通过设置how='all'，dropna()只会删除所有值均为NaN的行。而通过设置subset参数，可以指定在某些列中查找NaN值。

二、使用PANDAS库的FILLNA()函数

有时候，我们并不希望直接删除NaN值，而是希望用其他值替换NaN。pandas的fillna()函数允许我们用指定的值填充NaN。

用特定值替换NaN

你可以使用fillna()函数用指定的值替换DataFrame或Series中的NaN。
```
# 用0替换NaN
df_filled = df.fillna(0)
print(df_filled)
```
在这个例子中，df.fillna(0)会用0替换DataFrame中所有的NaN值。
用列的均值、中位数或其他统计值替换NaN

有时候，用列的均值或中位数来替换NaN是有意义的。可以结合pandas的mean()或median()函数来实现这一点。
```
# 用每列的均值替换NaN
df_filled_mean = df.fillna(df.mean())
print(df_filled_mean)
```
在这个例子中，df.fillna(df.mean())会用每列的均值替换NaN值。
用前一个或后一个有效值替换NaN

使用方法参数，你可以用前一个或后一个有效值替换NaN，类似于时间序列中的插值。
```
# 用前一个有效值替换NaN
df_filled_ffill = df.fillna(method='ffill')
print(df_filled_ffill)
用后一个有效值替换NaN
df_filled_bfill = df.fillna(method='bfill')
print(df_filled_bfill)
```
在这个例子中，method='ffill'会用前一个有效值替换NaN，而method='bfill'会用后一个有效值替换NaN。

三、使用NUMPY库的ISNAN()函数

numpy库提供了isnan()函数，可以用于检测数组中的NaN值，并进行相应的处理。

检测数组中的NaN值

使用numpy的isnan()函数，可以检测出数组中的NaN值，并返回一个布尔数组。
```
import numpy as np
创建一个包含NaN的数组
arr = np.array([1, 2, np.nan, 4, np.nan])
检测NaN值
isnan_arr = np.isnan(arr)
print(isnan_arr)
```
在这个例子中，np.isnan(arr)返回一个布尔数组，标识出NaN值的位置。
过滤掉NaN值

一旦检测出NaN值，可以使用布尔索引来过滤掉NaN值。
```
# 过滤掉NaN值
arr_cleaned = arr[~np.isnan(arr)]
print(arr_cleaned)
```
使用arr[~np.isnan(arr)]可以过滤掉数组中的NaN值，返回一个只包含有效值的数组。
替换NaN值

你也可以使用numpy的where()函数来替换NaN值。
```
# 用0替换NaN值
arr_filled = np.where(np.isnan(arr), 0, arr)
print(arr_filled)
```
在这个例子中，np.where(np.isnan(arr), 0, arr)用0替换NaN值。