Nullwaarden Vinden
DataFrames bevatten vaak ontbrekende waarden, weergegeven als None of NaN. Bij het werken met DataFrames is het essentieel om deze ontbrekende waarden te identificeren, omdat ze berekeningen kunnen verstoren, tot onnauwkeurige analyses kunnen leiden en de betrouwbaarheid van resultaten kunnen aantasten.
Het aanpakken hiervan waarborgt de gegevensintegriteit en verbetert de prestaties van taken zoals statistische analyse en machine learning. Hiervoor biedt pandas specifieke methoden.
De eerste hiervan is isna(), die een booleaanse DataFrame retourneert. In deze context geeft een True-waarde een ontbrekende waarde aan binnen de DataFrame, terwijl een False-waarde suggereert dat de waarde aanwezig is.
Ter verduidelijking, pas deze methode toe op de animals DataFrame. De isna()-methode retourneert een DataFrame met True/False-waarden, waarbij elke True een ontbrekende waarde in de animals DataFrame aangeeft.
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)
De tweede methode is isnull(). Deze werkt identiek aan de vorige, zonder waarneembaar verschil tussen beide.
Swipe to start coding
Je hebt een DataFrame genaamd wine_data.
- Haal de ontbrekende waarden in deze
DataFrameop en sla het resultaat op in de variabelemissing_values.
Oplossing
Bedankt voor je feedback!
single
Vraag AI
Vraag AI
Vraag wat u wilt of probeer een van de voorgestelde vragen om onze chat te starten.
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?
Geweldig!
Completion tarief verbeterd naar 3.03Nullwaarden Vinden
Veeg om het menu te tonen
DataFrames bevatten vaak ontbrekende waarden, weergegeven als None of NaN. Bij het werken met DataFrames is het essentieel om deze ontbrekende waarden te identificeren, omdat ze berekeningen kunnen verstoren, tot onnauwkeurige analyses kunnen leiden en de betrouwbaarheid van resultaten kunnen aantasten.
Het aanpakken hiervan waarborgt de gegevensintegriteit en verbetert de prestaties van taken zoals statistische analyse en machine learning. Hiervoor biedt pandas specifieke methoden.
De eerste hiervan is isna(), die een booleaanse DataFrame retourneert. In deze context geeft een True-waarde een ontbrekende waarde aan binnen de DataFrame, terwijl een False-waarde suggereert dat de waarde aanwezig is.
Ter verduidelijking, pas deze methode toe op de animals DataFrame. De isna()-methode retourneert een DataFrame met True/False-waarden, waarbij elke True een ontbrekende waarde in de animals DataFrame aangeeft.
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)
De tweede methode is isnull(). Deze werkt identiek aan de vorige, zonder waarneembaar verschil tussen beide.
Swipe to start coding
Je hebt een DataFrame genaamd wine_data.
- Haal de ontbrekende waarden in deze
DataFrameop en sla het resultaat op in de variabelemissing_values.
Oplossing
Schakel over naar desktop voor praktijkervaringGa verder vanaf waar je bent met een van de onderstaande optiesBedankt voor je feedback!
single
