Encontrando Valores Nulos
Os DataFrames frequentemente contêm valores ausentes, representados como None ou NaN. Ao trabalhar com DataFrames, é essencial identificar esses valores ausentes porque eles podem distorcer cálculos, levar a análises imprecisas e comprometer a confiabilidade dos resultados.
Abordá-los garante a integridade dos dados e melhora o desempenho de tarefas como análise estatística e aprendizado de máquina. Para esse propósito, o pandas oferece métodos específicos.
O primeiro deles é isna(), que retorna um DataFrame booleano. Neste contexto, um valor True indica um valor ausente dentro do DataFrame, enquanto um valor False sugere que o valor está presente.
Para maior clareza, aplicaremos este método no DataFrame animals. O método isna() retornará um DataFrame preenchido com valores True/False, onde cada valor True representa um valor ausente no 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)
O segundo método é isnull(). Ele se comporta de forma idêntica ao anterior, sem diferença discernível entre eles.
Swipe to start coding
Seu objetivo é identificar os valores ausentes em um DataFrame chamado wine_data.
Solução
Obrigado pelo seu feedback!
single
Pergunte à IA
Pergunte à IA
Pergunte o que quiser ou experimente uma das perguntas sugeridas para iniciar nosso bate-papo
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 3.03Encontrando Valores Nulos
Deslize para mostrar o menu
Os DataFrames frequentemente contêm valores ausentes, representados como None ou NaN. Ao trabalhar com DataFrames, é essencial identificar esses valores ausentes porque eles podem distorcer cálculos, levar a análises imprecisas e comprometer a confiabilidade dos resultados.
Abordá-los garante a integridade dos dados e melhora o desempenho de tarefas como análise estatística e aprendizado de máquina. Para esse propósito, o pandas oferece métodos específicos.
O primeiro deles é isna(), que retorna um DataFrame booleano. Neste contexto, um valor True indica um valor ausente dentro do DataFrame, enquanto um valor False sugere que o valor está presente.
Para maior clareza, aplicaremos este método no DataFrame animals. O método isna() retornará um DataFrame preenchido com valores True/False, onde cada valor True representa um valor ausente no 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)
O segundo método é isnull(). Ele se comporta de forma idêntica ao anterior, sem diferença discernível entre eles.
Swipe to start coding
Seu objetivo é identificar os valores ausentes em um DataFrame chamado wine_data.
Solução
Mude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixoObrigado pelo seu feedback!
Awesome!
Completion rate improved to 3.03single
