Ricerca Dei Valori Nulli
I DataFrame spesso contengono valori mancanti, rappresentati come None o NaN. Quando si lavora con i DataFrame, è fondamentale individuare questi valori mancanti poiché possono distorcere i calcoli, portare ad analisi inaccurate e compromettere l'affidabilità dei risultati.
Gestirli garantisce l'integrità dei dati e migliora le prestazioni di attività come l'analisi statistica e il machine learning. A questo scopo, pandas offre metodi specifici.
Il primo di questi è isna(), che restituisce un DataFrame booleano. In questo contesto, un valore True indica un valore mancante all'interno del DataFrame, mentre un valore False suggerisce che il valore è presente.
Per maggiore chiarezza, applicare questo metodo al DataFrame animals. Il metodo isna() restituisce un DataFrame di valori True/False, dove ogni True indica un valore mancante nel 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)
Il secondo metodo è isnull(). Si comporta in modo identico al precedente, senza alcuna differenza evidente tra i due.
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Ti viene fornito un DataFrame chiamato wine_data.
- Recupera i valori mancanti in questo
DataFramee memorizza il risultato nella variabilemissing_values.
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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?
Fantastico!
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I DataFrame spesso contengono valori mancanti, rappresentati come None o NaN. Quando si lavora con i DataFrame, è fondamentale individuare questi valori mancanti poiché possono distorcere i calcoli, portare ad analisi inaccurate e compromettere l'affidabilità dei risultati.
Gestirli garantisce l'integrità dei dati e migliora le prestazioni di attività come l'analisi statistica e il machine learning. A questo scopo, pandas offre metodi specifici.
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Per maggiore chiarezza, applicare questo metodo al DataFrame animals. Il metodo isna() restituisce un DataFrame di valori True/False, dove ogni True indica un valore mancante nel 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)
Il secondo metodo è isnull(). Si comporta in modo identico al precedente, senza alcuna differenza evidente tra i due.
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