Hitta Nullvärden
DataFrames innehåller ofta saknade värden, representerade som None eller NaN. När man arbetar med DataFrames är det viktigt att identifiera dessa saknade värden eftersom de kan förvränga beräkningar, leda till felaktiga analyser och kompromettera resultatens tillförlitlighet.
Att åtgärda dem säkerställer dataintegritet och förbättrar prestandan för uppgifter som statistisk analys och maskininlärning. För detta ändamål erbjuder pandas specifika metoder.
Den första av dessa är isna(), som returnerar en boolean DataFrame. I detta sammanhang indikerar ett True-värde ett saknat värde inom DataFrame, medan ett False-värde antyder att värdet finns.
För tydlighetens skull kommer vi att tillämpa denna metod på animals DataFrame. isna()-metoden kommer att returnera en DataFrame fylld med True/False-värden, där varje True-värde representerar ett saknat värde 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 andra metoden är isnull(). Den beter sig identiskt med den föregående, utan någon märkbar skillnad mellan dem.
Swipe to start coding
Du har fått en DataFrame som heter wine_data.
- Hämta de saknade värdena i denna
DataFrameoch lagra resultatet i variabelnmissing_values.
Lösning
Tack för dina kommentarer!
single
Fråga AI
Fråga AI
Fråga vad du vill eller prova någon av de föreslagna frågorna för att starta vårt samtal
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 3.03Hitta Nullvärden
Svep för att visa menyn
DataFrames innehåller ofta saknade värden, representerade som None eller NaN. När man arbetar med DataFrames är det viktigt att identifiera dessa saknade värden eftersom de kan förvränga beräkningar, leda till felaktiga analyser och kompromettera resultatens tillförlitlighet.
Att åtgärda dem säkerställer dataintegritet och förbättrar prestandan för uppgifter som statistisk analys och maskininlärning. För detta ändamål erbjuder pandas specifika metoder.
Den första av dessa är isna(), som returnerar en boolean DataFrame. I detta sammanhang indikerar ett True-värde ett saknat värde inom DataFrame, medan ett False-värde antyder att värdet finns.
För tydlighetens skull kommer vi att tillämpa denna metod på animals DataFrame. isna()-metoden kommer att returnera en DataFrame fylld med True/False-värden, där varje True-värde representerar ett saknat värde 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 andra metoden är isnull(). Den beter sig identiskt med den föregående, utan någon märkbar skillnad mellan dem.
Swipe to start coding
Du har fått en DataFrame som heter wine_data.
- Hämta de saknade värdena i denna
DataFrameoch lagra resultatet i variabelnmissing_values.
Lösning
Byt till skrivbordet för praktisk övningFortsätt där du är med ett av alternativen nedanTack för dina kommentarer!
Awesome!
Completion rate improved to 3.03single
