Տեղադրել է Էյ Ջեյ Ուելչը: Պանդաների պաշտոնական փաստաթղթերը սահմանում են այն, ինչ ծրագրավորողներից շատերը կիմանան որպես զրոյական արժեքներ, քանի որ պանդաներում բացակայող կամ բացակայող տվյալներ: Պանդաների մեջ բացակայող արժեքը նշվում է NaN-ով:
Ի՞նչ է NaN-ը և NaT-ը պանդաներում:
NaN-ը NumPy արժեք է: np. NaN. NaT-ը պանդաների արժեք է: pd. NaT. Ոչ մեկը վանիլային Python արժեք չէ:
Ի՞նչ է նշանակում NaN-ը Python-ում:
Ինչպես ստուգել, թե արդյոք մեկ արժեքը NaN է python-ում: … NaN-ը նշանակում է Not A Number և հանդիսանում է տվյալների մեջ բացակայող արժեքը ներկայացնելու ընդհանուր եղանակներից մեկը: Այն հատուկ լողացող կետի արժեք է և չի կարող փոխարկվել որևէ այլ տեսակի, բացի float-ից:
Ինչպե՞ս են պանդաները վարվում NaN-ի հետ:
Պանդաների
fillna ֆունկցիան հարմար է բռնակներ բացակայող արժեքները Օգտագործելով fillna, բաց թողնված արժեքները կարող են փոխարինվել հատուկ արժեքով կամ ընդհանուր արժեքով, օրինակ՝ միջին, միջին: Ավելին, բաց թողնված արժեքները կարող են փոխարինվել դրանից առաջ կամ հետո արժեքով, որը բավականին օգտակար է ժամանակային շարքերի տվյալների հավաքածուների համար:
Ինչպե՞ս կարող եմ իմանալ, արդյոք NaN-ը պանդա է:
Ահա 4 եղանակ՝ ստուգելու NaN-ը Pandas DataFrame-ում
- (1) Ստուգեք NaN-ի առկայությունը մեկ DataFrame սյունակում. df['ձեր սյունակի անունը'].isnull.values.any
- (2) Հաշվեք NaN-ը մեկ DataFrame սյունակի տակ՝ df['ձեր սյունակի անունը'].isnull.sum
- (3) Ստուգեք NaN-ի առկայությունը ամբողջ DataFrame-ում. df.isnull.values.any
