python函数缺省值 函数的缺省值

python中利用pandas怎么处理缺省值

null/None/NaN

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null经常出现在数据库中

None是Python中的缺失值，类型是NoneType

NaN也是python中的缺失值，意思是不是一个数字，类型是float

在pandas和Numpy中会将None替换为NaN，而导入数据库中的时候则需要把NaN替换成None

找出空值

isnull()

notnull()

添加空值

numeric容器会把None转换为NaN

In [20]: s = pd.Series([1, 2, 3])

In [21]: s.loc[0] = None

In [22]: s

Out[22]:

0 NaN

1 2.0

2 3.0

dtype: float641234567891012345678910

object容器会储存None

In [23]: s = pd.Series(["a", "b", "c"])

In [24]: s.loc[0] = None

In [25]: s.loc[1] = np.nan

In [26]: s

Out[26]:

0 None

1 NaN

2 c

dtype: object123456789101112123456789101112

空值计算

arithmetic operations(数学计算)

NaN运算的结果是NaN

statistics and computational methods(统计计算)

NaN会被当成空置

GroupBy

在分组中会忽略空值

清洗空值

填充空值

fillna

DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs)

参数

value : scalar, dict, Series, or DataFrame

method : {‘backfill’, ‘bfill’, ‘pad’, ‘ffill’, None}, default None(bfill使用后面的值填充,ffill相反）

axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}

inplace : boolean, default False

limit : int, default None

downcast : dict, default is None

返回值

filled : DataFrame

Interpolation

replace

删除空值行或列

DataFrame.dropna(axis=0, how=’any’, thresh=None, subset=None, inplace=False)

参数

axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, or tuple/list thereof

how : {‘any’, ‘all’}

thresh : int, default None

subset : array-like

inplace : boolean, default False

返回

dropped : DataFrame

Python中定义函数默认参数值的使用注意事项？

4.7.1. 默认参数值

最常用的一种形式是为一个或多个参数指定默认值。这会创建一个可以使用比定义是允许的参数更少的参数调用的函数，例如:

def ask_ok(prompt, retries=4, complaint='Yes or no, please!'):

while True:

ok = input(prompt)

if ok in ('y', 'ye', 'yes'):

return True

if ok in ('n', 'no', 'nop', 'nope'):

return False

retries = retries - 1

if retries 0:

raise OSError('uncooperative user')

print(complaint)

这个函数可以通过几种不同的方式调用:

只给出必要的参数:

ask_ok('Do you really want to quit?')

给出一个可选的参数:

ask_ok('OK to overwrite the file?', 2)

或者给出所有的参数:

ask_ok('OK to overwrite the file?', 2, 'Come on, only yes or no!')

这个例子还介绍了 in 关键字。它测定序列中是否包含某个确定的值。

默认值在函数 定义 作用域被解析，如下所示:

i = 5

def f(arg=i):

print(arg)

i = 6

f()

将会输出 5。

重要警告: 默认值只被赋值一次。这使得当默认值是可变对象时会有所不同，比如列表、字典或者大多数类的实例。例如，下面的函数在后续调用过程中会累积（前面）传给它的参数:

def f(a, L=[]):

L.append(a)

return L

print(f(1))

print(f(2))

print(f(3))

这将输出:

[1]

[1, 2]

[1, 2, 3]

如果你不想让默认值在后续调用中累积，你可以像下面一样定义函数:

def f(a, L=None):

if L is None:

L = []

L.append(a)

return L

python-函数参数默认值的一些问题

1.在定义有默认参数的函数时，需要注意以下： 必传参数必须在前面，默认参数在后；

备注：python为了简化函数的调用，提供了默认参数机制，这样在调用函数时，就可以省略最后一个参数不写；设置何种参数为默认参数？一般来说，将参数值变化小的设置为默认参数。

2. 若参数为列表，且有默认值

2.1若调用方法时传该参数，则没有问题

2.2 若调用方法时不传该参数，则有问题 ，问题是：每次调用该方法时，该参数不是创建方法时的默认值，而是多次调用被修改后的列表。