pandas学习（二）数据的引用和缺失值处理,重复值处理_学习

创始人

2025-05-29 07:09:24

语法	说明
df[label]	指定DataFrame对象的列标签并选择列
df[[label1,label2]]	指定DataFrame对象的多个列标签并选择多个列
df[loc:loc]	指定DataFrame行位置索引并选择行，终止元素不选择
df.loc[label]	指定DataFrame行索引并选择行，类似df.loc[label,:]
df.loc[:,lable	选择DaaFrame对象的列标签并选择对应列
df.loc[label1,label2]	指定DataFrame的行标签和列标签，并选择元素
df.iloc[loc]	选择DataFrame行位置索引,与df.iloc[loc:]等同
df.iloc[[loc1,loc2]]	指定DataFrame多个行位置索引进行选择
df.iloc[:,loc]	指定DataFrame的列位置索引进行选择
df.iloc[loc1,loc2	指定DataFrame的行位置索引和列位置索引进行选择

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在处理缺失值过程中，需要注意NAN不能使用==进行比较，这与python中的None存在不同,在python中，None可以使用None进行比较的。

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在处理包含缺失值计算过程中，NAN是可以传播的，传播的意思表示只要包含一个NAN，运算结果也会是NAN。

DataFrame.isnull()
DataFrame.isna()
DataFrame.notna()
DataFrame.dropna(axis,how,thresh,subset,inplace)pandas.isna()
pandas.isnull()
pandas.notna()

isnull,isna,notna，都是用于判断是否存在NAN，在使用isnull,isna方法时,方法会对缺失值位置返回True,其他位置返回False，notna则相反
dropna是返回删除缺失值行后的结果，
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DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs)

value: 变量、字典、Series，DataFrame；用于填充填充缺失值，或指定为每个索引（对于Series）或列（对于DataFrame）的缺失值使用字典/Series/DataFrame的值填充
method: {‘backfill’, ‘bfill’, ‘pad’, ‘ffill’, None}, 默认None， pad/ffill表示向后填充空值，backfill/bfill表示向前填充空值
axis: {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}
inplace: boolean, 默认为False。若为True，在原地填满
limit: int, 默认为None，如果指定了方法，则这是连续的NaN值的前向/后向填充的最大数量
downcast: dict, 默认None，字典中的项为类型向下转换规则。

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DataFrame.duplicated(subset,keep)

subset：检测重复的数据范围。默认为数据集的所有列，可指定特定数据列
keep: 标记哪个重复数据，默认为‘first’。1.‘first’：标记重复数据第一次出现为True;‘last’：标记重复数据最后一次出现为True；False:标记所有重复数据为True。

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DataFrane,drop_duplcates(subset,keep,inplace,ignore_index)

subset：column label or sequence of labels, optional，需要删除的列，默认是全部的列
keep：{‘first’, ‘last’, False}, default,‘first’，确定要保留的重复项（如果有），first和last分别是第一次和最后一次，false则是删除所有的重复项
inplace：bool, default False，是否覆盖原来的df
ignore_index：bool, default False