Auffinden von Nullwerten
DataFrames enthalten häufig fehlende Werte, die als None oder NaN dargestellt werden. Beim Arbeiten mit DataFrames ist es entscheidend, diese fehlenden Werte zu identifizieren, da sie Berechnungen verfälschen, zu ungenauen Analysen führen und die Zuverlässigkeit der Ergebnisse beeinträchtigen können.
Die Berücksichtigung dieser Werte gewährleistet die Datenintegrität und verbessert die Leistung bei Aufgaben wie der statistischen Analyse und dem maschinellen Lernen. Hierfür stellt pandas spezielle Methoden bereit.
Die erste dieser Methoden ist isna(), die ein boolesches DataFrame zurückgibt. In diesem Zusammenhang zeigt ein True-Wert einen fehlenden Wert im DataFrame an, während ein False-Wert darauf hinweist, dass der Wert vorhanden ist.
Zur Veranschaulichung wird diese Methode auf das DataFrame animals angewendet. Die Methode isna() gibt ein DataFrame mit True/False-Werten zurück, wobei jedes True einen fehlenden Wert im DataFrame animals kennzeichnet.
123456789import 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)
Die zweite Methode ist isnull(). Sie verhält sich identisch zur vorherigen Methode, ohne erkennbaren Unterschied zwischen beiden.
Swipe to start coding
Es steht ein DataFrame mit dem Namen wine_data zur Verfügung.
- Ermittle die fehlenden Werte in diesem
DataFrameund speichere das Ergebnis in der Variablemissing_values.
Lösung
Danke für Ihr Feedback!
single
Fragen Sie AI
Fragen Sie AI
Fragen Sie alles oder probieren Sie eine der vorgeschlagenen Fragen, um unser Gespräch zu beginnen
What is the difference between None and NaN in pandas?
Can you explain how to handle or fill missing values in a DataFrame?
Why is it important to identify missing values before analysis?
Awesome!
Completion rate improved to 3.03Auffinden von Nullwerten
Swipe um das Menü anzuzeigen
DataFrames enthalten häufig fehlende Werte, die als None oder NaN dargestellt werden. Beim Arbeiten mit DataFrames ist es entscheidend, diese fehlenden Werte zu identifizieren, da sie Berechnungen verfälschen, zu ungenauen Analysen führen und die Zuverlässigkeit der Ergebnisse beeinträchtigen können.
Die Berücksichtigung dieser Werte gewährleistet die Datenintegrität und verbessert die Leistung bei Aufgaben wie der statistischen Analyse und dem maschinellen Lernen. Hierfür stellt pandas spezielle Methoden bereit.
Die erste dieser Methoden ist isna(), die ein boolesches DataFrame zurückgibt. In diesem Zusammenhang zeigt ein True-Wert einen fehlenden Wert im DataFrame an, während ein False-Wert darauf hinweist, dass der Wert vorhanden ist.
Zur Veranschaulichung wird diese Methode auf das DataFrame animals angewendet. Die Methode isna() gibt ein DataFrame mit True/False-Werten zurück, wobei jedes True einen fehlenden Wert im DataFrame animals kennzeichnet.
123456789import 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)
Die zweite Methode ist isnull(). Sie verhält sich identisch zur vorherigen Methode, ohne erkennbaren Unterschied zwischen beiden.
Swipe to start coding
Es steht ein DataFrame mit dem Namen wine_data zur Verfügung.
- Ermittle die fehlenden Werte in diesem
DataFrameund speichere das Ergebnis in der Variablemissing_values.
Lösung
Wechseln Sie zum Desktop, um in der realen Welt zu übenFahren Sie dort fort, wo Sie sind, indem Sie eine der folgenden Optionen verwendenDanke für Ihr Feedback!
single
