Közzétette: AJ Welch. A pandák hivatalos dokumentációja meghatározza, hogy a legtöbb fejlesztő mit tekinthet null értéknek, mint a pandák hiányzó vagy hiányzó adatait. A pandákon belül a hiányzó érték NaN.
Mi az a NaN és NaT a pandákban?
NaN egy NumPy érték. np. NaN. A NaT egy Panda érték. pd. NaT. Egyik sem vanília Python érték.
Mit jelent a NaN a Pythonban?
Hogyan ellenőrizhető, hogy egyetlen érték NaN-e a pythonban. … A NaN a Not A Number rövidítése, és ez az egyik leggyakoribb módja a hiányzó érték megjelenítésének az adatokban. Ez egy speciális lebegőpontos érték, és nem konvertálható más típusra, mint a float.
Hogyan bánnak a pandák a NaN-nel?
A Panda kitöltése kényelmesen kezeli a hiányzó értékeket A fillna használatával a hiányzó értékek helyettesíthetők speciális értékkel vagy összesített értékkel, például átlaggal, mediánnal. Ezenkívül a hiányzó értékek helyettesíthetők az előtte vagy utána lévő értékkel, ami nagyon hasznos idősoros adatkészleteknél.
Honnan tudhatom meg, hogy NaN panda?
Íme 4 módszer a NaN ellenőrzésére a Pandas DataFrame-ben:
- (1) Ellenőrizze a NaN-t egyetlen DataFrame oszlopban: df['az oszlop neve'].isnull.values.any
- (2) Számolja meg a NaN-t egyetlen DataFrame oszlop alatt: df['az oszlop neve'].isnull.sum
- (3) Ellenőrizze a NaN-t a teljes DataFrame alatt: df.isnull.values.any
