Python中查询缺失值的4种方法
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在我们日常接触到的Python中，狭义的缺失值一般指DataFrame中的NaN。广义的话，可以分为三种。
缺失值：在Pandas中的缺失值有三种：np.nan (Not a Number) 、 None 和 pd.NaT(时间格式的空值，注意大小写不能错) 空值：空值在Pandas中指的是空字符串""； 最后一类是导入的Excel等文件中，原本用于表示缺失值的字符“-”、“？”等。
今天聊聊Python中查询缺失值的4种方法。
缺失值 NaN ①
在Pandas中查询缺失值，最常用的⽅法就是isnull()，返回True表示此处为缺失值。
我们可以将其与any()⽅法搭配使用来查询存在缺失值的行，也可以与sum()⽅法搭配使用来查询存在缺失值的列。
isnull()：对于缺失值，返回True；对于⾮缺失值，返回False。any()：⼀个序列中有⼀个True，则返回True，否则返回False。sum()：对序列进行求和计算。
在交互式环境中输入如下命令：
df.isnull()
输出：
在交互式环境中输入如下命令：
df.isnull().any(axis=1)
输出：
在交互式环境中输入如下命令：
df.isnull().sum()
输出：
注：isna()和isnull()的用法是相同的，这里不再演示。
缺失值 NaN ②
由于在Pandas中isnull()方法返回True表示此处为缺失值，所以我们可以对数据集进行切片也可实现找到缺失值。
在交互式环境中输入如下命令：
df[df.isnull().values==True]
输出：
注意：如果某行有多个值是空值，则会重复次数出现，所以我们可以利用
df[df.isnull().values==True].drop_duplicates()来去重。
另外，notnull()方法是与isnull()相对应的，使用它可以直接查询非缺失值的数据行。
df[df["A列"].notnull()]
输出：
空值
空值在Pandas中指的是空字符串""，我们同样可以对数据集进行切片找到空值。
在交互式环境中输入如下命令：
df[df["B列"] == ""]
输出：
此外，也可以利用空值与正常值的区别来区分两者，比如isnumeric()方法检测字符串是否只由数字组成。
在交互式环境中输入如下命令：
df[df["B列"].str.isnumeric() == False ]
输出：
如上所示，同样查询到了数据集中的空值。
字符“-”、“？”等
很多时候，我们要处理的是本地的历史数据文件，在这些Excel中往往并不规范，比如它们有可能会使用“*”、“？”、“—”、“！”等等字符来表示缺失值。
对于这类文本，我们可以使用正则表达式来匹配缺失值。
import re
df[df["C列"].apply(lambda x: len(re.findall('NA|[*|?|!|#|-]', x)) != 0)]
输出：
如上所示，我自定义了匿名函数lambda，作用是在文本列的每一行中查找以下文本值：“NA”、“*”、“？” 、“！” 、“#”、“-”，并检查它找到的列表的长度。如果列表不为零，则表示找到了代表缺失值的字符，因此该行中至少有一个缺失值。
df[df["D列"].apply(lambda x: len(re.findall('NA|[*|?|!|#|-]', x)) != 0)]
输出：
我们可以对不同列都进行同样的缺失值查询，另外也可以根据自己的实际情况，替换正则表达式中代表缺失值的字符。
人生苦短，快学Python！
今天我们分享了Python中查询缺失值的4种方法，觉得不错的同学给右下角点个在看吧，接下来我们会继续分享对于缺失值3种处理方法。
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