Encontrar Valores Nulos
Los DataFrames suelen contener valores faltantes, representados como None o NaN. Al trabajar con DataFrames, es fundamental identificar estos valores faltantes, ya que pueden distorsionar los cálculos, conducir a análisis inexactos y comprometer la fiabilidad de los resultados.
Abordarlos garantiza la integridad de los datos y mejora el rendimiento de tareas como el análisis estadístico y el aprendizaje automático. Para este propósito, pandas ofrece métodos específicos.
El primero de estos es isna(), que devuelve un DataFrame booleano. En este contexto, un valor True indica un valor faltante dentro del DataFrame, mientras que un valor False sugiere que el valor está presente.
Para mayor claridad, aplique este método al DataFrame animals. El método isna() devuelve un DataFrame de valores True/False, donde cada True indica un valor faltante en el DataFrame animals.
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)
El segundo método es isnull(). Se comporta de manera idéntica al anterior, sin diferencias perceptibles entre ellos.
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Se te proporciona un DataFrame llamado wine_data.
- Recupera los valores faltantes en este
DataFramey almacena el resultado en la variablemissing_values.
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Para mayor claridad, aplique este método al DataFrame animals. El método isna() devuelve un DataFrame de valores True/False, donde cada True indica un valor faltante en el DataFrame animals.
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)
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