Impara Gestione dei Valori Nulli | Stringhe, Date, Dati Mancanti

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Durante il lavoro con dati reali, si incontrano spesso valori mancanti o nulli. In Polars, questi sono rappresentati come null invece di NaN o altri segnaposto. La gestione dei valori mancanti è fondamentale per mantenere l'integrità dell'analisi.

Supponiamo di avere un DataFrame con una colonna steam_deck_status, ma alcune voci sono mancanti. È possibile gestire questi valori mancanti in due modi principali: riempiendoli con un valore predefinito oppure eliminando completamente le righe.

Per riempire i valori mancanti nella colonna steam_deck_status con la stringa "Unknown", utilizzare il metodo fill_null:


              123456789101112
            
import polars as pl

df = pl.DataFrame({
    "game": ["Portal", "Half-Life", "Aperture Desk Job", "Counter-Strike"],
    "steam_deck_status": ["Verified", None, "Playable", None]
})

# Fill nulls with "Unknown"
df_filled = df.with_columns(
    pl.col("steam_deck_status").fill_null("Unknown")
)
print(df_filled)

Se si preferisce rimuovere tutte le righe in cui steam_deck_status è mancante, utilizzare il metodo drop_nulls. Questo restituirà un DataFrame contenente solo le righe in cui tutte le colonne (o una colonna specificata) non sono null:


              123
            
# Drop rows where steam_deck_status is null
df_no_nulls = df.drop_nulls("steam_deck_status")
print(df_no_nulls)

Polars è progettato per gestire i dati mancanti in modo efficiente ed esplicito. A differenza di alcune librerie che trattano i valori mancanti come un valore floating point speciale (NaN), Polars utilizza null come segnale chiaro di assenza di valore, indipendentemente dal tipo di dato. Questo approccio evita ambiguità e garantisce che i dati mancanti vengano gestiti in modo coerente tra le colonne, sia che contengano stringhe, numeri o date.

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Sezione 3. Capitolo 5

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