Stryg for at vise menuen

Finde Nullværdier

DataFrames indeholder ofte manglende værdier, repræsenteret som None eller NaN. Når man arbejder med DataFrames, er det vigtigt at identificere disse manglende værdier, fordi de kan forvride beregninger, føre til unøjagtige analyser og kompromittere pålideligheden af resultaterne.

At håndtere dem sikrer dataintegritet og forbedrer ydeevnen af opgaver som statistisk analyse og maskinlæring. Til dette formål tilbyder pandas specifikke metoder.

Den første af disse er isna(), som returnerer en boolean DataFrame. I denne sammenhæng indikerer en True værdi en manglende værdi inden for DataFrame, mens en False værdi antyder, at værdien er til stede.

For klarhedens skyld vil vi anvende denne metode på animals DataFrame. isna() metoden vil returnere en DataFrame fyldt med True/False værdier, hvor hver True værdi repræsenterer en manglende værdi i animals DataFrame.


              123456789
            
import pandas as pd
import numpy as np

animals_data = {'animal': [np.NaN, 'Dog', np.NaN, 'Cat','Parrot', None],
'name': ['Dolly', None, 'Erin', 'Kelly', None, 'Odie']}
animals = pd.DataFrame(animals_data)
# Find missing values
missing_values = animals.isna()
print(missing_values)

Den anden metode er isnull(). Den opfører sig identisk med den forrige, uden nogen mærkbar forskel mellem dem.

Opgave

Swipe to start coding

Du får en DataFrame ved navn wine_data.

Hent de manglende værdier i denne DataFrame og gem resultatet i variablen missing_values.

Løsning

Skift til skrivebord for at øve i den virkelige verdenFortsæt der, hvor du er, med en af nedenstående muligheder

Var alt klart?

Tak for dine kommentarer!

Sektion 3. Kapitel 6

Spørg AI

Spørg om hvad som helst eller prøv et af de foreslåede spørgsmål for at starte vores chat

Finde Nullværdier

At håndtere dem sikrer dataintegritet og forbedrer ydeevnen af opgaver som statistisk analyse og maskinlæring. Til dette formål tilbyder pandas specifikke metoder.


              123456789
            
import pandas as pd
import numpy as np

animals_data = {'animal': [np.NaN, 'Dog', np.NaN, 'Cat','Parrot', None],
'name': ['Dolly', None, 'Erin', 'Kelly', None, 'Odie']}
animals = pd.DataFrame(animals_data)
# Find missing values
missing_values = animals.isna()
print(missing_values)

Den anden metode er isnull(). Den opfører sig identisk med den forrige, uden nogen mærkbar forskel mellem dem.

Opgave

Swipe to start coding

Du får en DataFrame ved navn wine_data.

Hent de manglende værdier i denne DataFrame og gem resultatet i variablen missing_values.

Løsning

Skift til skrivebord for at øve i den virkelige verdenFortsæt der, hvor du er, med en af nedenstående muligheder

Var alt klart?

Tak for dine kommentarer!

Sektion 3. Kapitel 6

Skift til skrivebord for at øve i den virkelige verdenFortsæt der, hvor du er, med en af nedenstående muligheder