Python中的空值操作：null、NaN处理实例

原创怼烎@ 2025-01-28 12:48 5阅读 0赞

在Python中，直接使用`None`表示空值或NULL。而对于数学意义上的NaN（Not a Number），Python并没有内置的等价对象，但可以通过一些方式来处理。

1. **使用numpy库**:
   - 如果你有一个numpy数组且其中包含NaN，你可以通过`np.isnan()`和`~`操作符来过滤：
     ```python
     arr = np.array([1, 2, None], dtype=object)  # 用对象类型存储以保留None值
     nan_mask = np.isnan(arr)
     filtered_arr = arr[~nan_mask]]  # 前提是numpy数组，如果为字典或其他非numpy结构，请相应调整代码
     ```
   - 如果你需要创建一个特殊的NaN值（例如，表示缺失或无效的数据），你可以使用`np.nan`：

```python
     special_nan = np.nan  # 创建特殊NaN值
     ```

2. **使用pandas库**:
   - Pandas是Python中处理表格数据的库，它提供了丰富的处理空值的方法。
   - 对于简单地检查某个值是否为None或NaN，可以使用`isnull()`方法：

```python
     df = pd.DataFrame({'A': [1, None], 'B': [2.0, np.nan]}})  # 创建包含None和NaN的DataFrame

is_none_nan = df.isnull()  # 检查是否为None或NaN

print(is_none_nan)
     ```
   - 如果你需要处理特殊的NaN值（例如，表示缺失或无效的数据），可以使用`notna()`方法：

```python
     df['new_column']'] = df.apply(lambda row: 'special nan' if np.isnan(row['A']) or notna(row['B']) else None, axis=1)  # 使用特殊NaN值填充新列

print(df)
     ```

这样，你就可以在Python中处理空值（包括NULL和NaN）了。

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