在 pandas 中查找缺失值（不是 NaN）[关闭]答案

【问题标题】：Find the missing value in pandas (not NaN) [closed]在 pandas 中查找缺失值（不是 NaN）[关闭]
【发布时间】：2020-10-10 14:06:45
【问题描述】：

我有一个按升序排序的熊猫系列。它的值类似于 1,2,3,...,73514,73515,73516。但是列数是 73515。

我需要找出缺失的值。怎么找？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

假设列名是 int 类型，您也可以使用 python 集：

set(range(1,73516)).difference(set(df.columns))

或

set(range(1,73516)) - set(df.columns)

【讨论】：

【解决方案2】：

假设我理解正确：

for i in range(1,73517):
    i if i not in series.to_list() else print('',end='')

它应该打印搜索到的值。

【讨论】：

【解决方案3】：

如果值是数字，可以试试：

df[df['col1'] == 0]

如果值是字符串：

df[len(df['col1']) == 0]

【讨论】：

【解决方案4】：

假设你的意思是你有一个从 1 到 73515 的列表，需要查找这个列表中是否缺少任何值。

一种方法是制作一个包含所有预期值的列表例如预期 = 范围（1,73515）

然后您可以将预期与您的列表进行比较

missing_values = []
for num in expected:
    if num not in original_list:
        missing_values.append(num)

或者在列表推导中做同样的事情：

missing_values_comprehension = [num for num in expected if num not in original_list]

显然，您确实提到过您拥有系列中的值。如果需要，您可以直接遍历这些值，也可以先将它们转换为列表。

【讨论】：

【解决方案5】：

您可以使用二分搜索算法将缺失值返回给您。请检查此解决方案并将其调整为使用熊猫： https://www.geeksforgeeks.org/find-missing-element-in-a-sorted-array-of-consecutive-numbers/

这是解决您的问题的最有效方法。它需要 O(logN) 来执行，与其他解决方案相比要快得多，在这种解决方案中，您必须遍历从 1 到系列中最后一个元素的所有值的范围，并检查每个值是否在系列中，这使用 O(N²) 因为迭代和 in 都需要 O(N)。

祝你有美好的一天！

【讨论】：