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.
Abordar estos valores garantiza la integridad de los datos y mejora el desempeño de tareas como el análisis estadístico y el aprendizaje automático. Para este propósito, pandas ofrece métodos específicos.
El primero de estos métodos 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.
Swipe to start coding
Se proporciona un DataFrame llamado wine_data.
- Recuperar los valores faltantes en este
DataFramey almacenar el resultado en la variablemissing_values.
Solución
¡Gracias por tus comentarios!
single
Pregunte a AI
Pregunte a AI
Pregunte lo que quiera o pruebe una de las preguntas sugeridas para comenzar nuestra charla
What is the difference between None and NaN in a DataFrame?
Can you explain how to handle or fill these missing values?
Why is it important to identify missing values before analysis?
Awesome!
Completion rate improved to 3.03Encontrar Valores Nulos
Desliza para mostrar el menú
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.
Abordar estos valores garantiza la integridad de los datos y mejora el desempeño de tareas como el análisis estadístico y el aprendizaje automático. Para este propósito, pandas ofrece métodos específicos.
El primero de estos métodos 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.
Swipe to start coding
Se proporciona un DataFrame llamado wine_data.
- Recuperar los valores faltantes en este
DataFramey almacenar el resultado en la variablemissing_values.
Solución
Cambia al escritorio para practicar en el mundo realContinúe desde donde se encuentra utilizando una de las siguientes opciones¡Gracias por tus comentarios!
single
