在Python Pandas中,检查DataFrame是否具有一个(或多个)NaN值的最佳方法是什么?
我知道函数pd.isnan
,但是这会为每个元素返回一个布尔值的DataFrame。此处的帖子也无法完全回答我的问题。
jwilner的反应是现场的。我一直在探索是否有更快的选择,因为根据我的经验,求平面数组的总和(奇怪)比计数快。这段代码似乎更快:
df.isnull().values.any()
import numpy as np
import pandas as pd
import perfplot
def setup(n):
df = pd.DataFrame(np.random.randn(n))
df[df > 0.9] = np.nan
return df
def isnull_any(df):
return df.isnull().any()
def isnull_values_sum(df):
return df.isnull().values.sum() > 0
def isnull_sum(df):
return df.isnull().sum() > 0
def isnull_values_any(df):
return df.isnull().values.any()
perfplot.save(
"out.png",
setup=setup,
kernels=[isnull_any, isnull_values_sum, isnull_sum, isnull_values_any],
n_range=[2 ** k for k in range(25)],
)
df.isnull().sum().sum()
速度稍慢,但当然还有其他信息-的数量NaNs
。
问题内容: 我看到在MySQL中,有和函数可以从值创建整数,但是有什么方法可以检查值是否是整数?我正在寻找PHP中类似的东西。 问题答案: 我假设您要检查一个字符串值。一种不错的方法是REGEXP运算符,将字符串与正则表达式匹配。简单地做 这相当快。如果您的字段是数字,则只需测试 代替。
在Python Pandas中,检查DataFrame是否有一个(或多个)NaN值的最佳方法是什么? 我知道函数,但它为每个元素返回布尔值的数据集。这里的这篇文章也没有完全回答我的问题。
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