Opublikowane przez AJ Welcha. Oficjalna dokumentacja pand definiuje to, co większość programistów zna jako wartości null jako brakujące lub brakujące dane w pandach. W pandach brakująca wartość jest oznaczona przez NaN.
Co to jest NaN i NaT w pandach?
NaN jest wartością NumPy. np. NaN. NaT to wartość Pandy. pd. NaT. Brak jest waniliową wartością Pythona.
Co oznacza NaN w Pythonie?
Jak sprawdzić, czy pojedyncza wartość to NaN w Pythonie. … NaN oznacza Not A Number i jest jednym z najczęstszych sposobów reprezentowania brakującej wartości w danych. Jest to specjalna wartość zmiennoprzecinkowa, której nie można przekonwertować na żaden inny typ niż float.
Jak pandy radzą sobie z NaN?
funkcja fillna w Pandach wygodnie obsługuje brakujące wartości Używając funkcji fillna, brakujące wartości można zastąpić wartością specjalną lub wartością zbiorczą, taką jak średnia, mediana. Ponadto brakujące wartości można zastąpić wartością przed lub po niej, co jest bardzo przydatne w przypadku zestawów danych szeregów czasowych.
Jak mogę stwierdzić, czy NaN to pandy?
Oto 4 sposoby sprawdzenia NaN w Pandas DataFrame:
- (1) Sprawdź NaN w pojedynczej kolumnie DataFrame: df['twoja nazwa kolumny'].isnull.values.any
- (2) Policz NaN w jednej kolumnie DataFrame: df['nazwa kolumny'].isnull.sum
- (3) Sprawdź NaN w całej ramce DataFrame: df.isnull.values.any