pandas 系列中的缺失值检查 [英] Missing value check in pandas series

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本文介绍了 pandas 系列中的缺失值检查的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!

问题描述

我使用Pandas包生成了一个流量序列:

data = np.array(data)
index = date_range(time_start[0],time_end[0],freq='30S')
s = Series(data, index=index)

示例的输出如下所示:

2013-07-02 10:04:30     13242.0
2013-07-02 10:05:00     12354.3    
...................     .......

这里第一列是索引,第二列是值。我的任务是收集它们的值(第二列)丢失的所有时刻。

我的想法是这样的:

for i in s:
   if isnull(i):
      s.iloc['i'] 

但"None"不能用于引用索引...

如果缺失值和s都很大,这是否会提高效率?有没有更好的主意?

推荐答案

In [1]: import pandas as pd

In [2]: s = pd.Series([1, 2, 3, np.NaN, np.NaN, 5, 6])

In [3]: s.isnull()
Out[3]: 
0    False
1    False
2    False
3     True
4     True
5    False
6    False
dtype: bool

In [4]: s[s.isnull()]
Out[4]: 
3   NaN
4   NaN
dtype: float64

In [5]: s.index[s.isnull()]
Out[5]: Int64Index([3, 4], dtype=int64)

这篇关于 pandas 系列中的缺失值检查的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持IT屋!

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