Finne Nullverdier
DataFrames inneholder ofte manglende verdier, representert som None eller NaN. Når man arbeider med DataFrames, er det viktig å identifisere disse manglende verdiene fordi de kan forvrenge beregninger, føre til unøyaktige analyser og kompromittere påliteligheten av resultatene.
Å håndtere dem sikrer dataintegritet og forbedrer ytelsen til oppgaver som statistisk analyse og maskinlæring. For dette formålet tilbyr pandas spesifikke metoder.
Den første av disse er isna(), som returnerer en boolsk DataFrame. I denne sammenhengen indikerer en True-verdi en manglende verdi i DataFrame, mens en False-verdi antyder at verdien er til stede.
For klarhetens skyld vil vi anvende denne metoden på animals DataFrame. isna()-metoden vil returnere en DataFrame fylt med True/False-verdier, hvor hver True-verdi representerer en manglende verdi i animals DataFrame.
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)
Den andre metoden er isnull(). Den oppfører seg identisk med den forrige, uten merkbar forskjell mellom dem.
Swipe to start coding
Du har fått en DataFrame kalt wine_data.
- Hent de manglende verdiene i denne
DataFrameog lagre resultatet i variabelenmissing_values.
Løsning
Takk for tilbakemeldingene dine!
single
Spør AI
Spør AI
Spør om hva du vil, eller prøv ett av de foreslåtte spørsmålene for å starte chatten vår
What is the difference between None and NaN in pandas?
How can I handle or fill these missing values in the DataFrame?
Can you explain how to interpret the output of the isna() method?
Awesome!
Completion rate improved to 3.03Finne Nullverdier
Sveip for å vise menyen
DataFrames inneholder ofte manglende verdier, representert som None eller NaN. Når man arbeider med DataFrames, er det viktig å identifisere disse manglende verdiene fordi de kan forvrenge beregninger, føre til unøyaktige analyser og kompromittere påliteligheten av resultatene.
Å håndtere dem sikrer dataintegritet og forbedrer ytelsen til oppgaver som statistisk analyse og maskinlæring. For dette formålet tilbyr pandas spesifikke metoder.
Den første av disse er isna(), som returnerer en boolsk DataFrame. I denne sammenhengen indikerer en True-verdi en manglende verdi i DataFrame, mens en False-verdi antyder at verdien er til stede.
For klarhetens skyld vil vi anvende denne metoden på animals DataFrame. isna()-metoden vil returnere en DataFrame fylt med True/False-verdier, hvor hver True-verdi representerer en manglende verdi i animals DataFrame.
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)
Den andre metoden er isnull(). Den oppfører seg identisk med den forrige, uten merkbar forskjell mellom dem.
Swipe to start coding
Du har fått en DataFrame kalt wine_data.
- Hent de manglende verdiene i denne
DataFrameog lagre resultatet i variabelenmissing_values.
Løsning
Bytt til skrivebordet for virkelighetspraksisFortsett der du er med et av alternativene nedenforTakk for tilbakemeldingene dine!
Awesome!
Completion rate improved to 3.03single
