python如何检查缺失值？怎样删除缺失值？ _删除

【python如何检查缺失值？怎样删除缺失值？】在学习的过程中，会有小伙伴发现自己的代码可能会有一些缺失值，就会导致数据的准确性降低，这也会对后面的深入学习测试遇到困难，所以接下来小编就为大家来讲解一下如何检查缺失值并且如何删除缺失值来让代码更加的完整，小伙伴们请认真学习哦。

在今天的学习中，我们会需要使用到pandas第三方库，在前面的文章中我们也有讲到过关于pandas的知识点，在这里小编就不重复讲了，但是我们今天需要用到pandas里面的两个函数用来检查代码里是否有缺失值，一个是isnull()，还有一个就是notnull()，下面我们就举一个例子来看看吧。

import pandasimport numpydf = pandas.DataFrame(numpy.random.randn(5, 3), index=['d', 'b', 'e', 'j','h'])df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g'])print(df['noe'].isnull())#运行结果a Tureb Falsec Tured Truee Falsef Falseg Trueh Ture若使用notnull()函数来进行，那么就会结果与isnull()相反，在这里小编就不举例了，因为用法都一样，如果大家感兴趣可以自己去试试。那么接下来就讲解一下如何清理这些缺失值，当然我们就又需要用到关于pandas库里面的函数里，使用fillna()函数来进行填充那些缺失值或者是使用replace来替换值。

如果自己想要删除缺失值，我们就可以使用dropna()函数和axis函数来实现删除，举个例子：
import pandasimport numpydf = pandas.DataFrame(numpy.random.randn(5, 3), index=['d', 'b', 'e', 'j','h'],columns=['1', '2', '3'])df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g'])print(df)print (df.dropna())在默认的情况下，axis的值一般都为0，就意味着如果哪一行有缺失值就会删除哪一整行的数据。

以上就是关于如何检查缺失值并且如何删除缺失值的方法啦，感兴趣的小伙伴自己也可以练习一下哦。

python如何检查缺失值？怎样删除缺失值？

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