Pandas đặt hàng thành NaN
Đối với gấu trúc xác định những gì mà hầu hết các nhà phát triển sẽ biết là giá trị 7 là 8 hoặc 0 trong gấu trúc. Trong gấu trúc, giá trị 8 được biểu thị bằng 2 Show Trong hầu hết các trường hợp, các thuật ngữ 8 và 7 có thể hoán đổi cho nhau, nhưng để tuân thủ các tiêu chuẩn của gấu trúc, chúng tôi sẽ tiếp tục sử dụng 8 trong suốt hướng dẫn nàyĐánh giá dữ liệu bị thiếuỞ cấp độ cơ sở, gấu trúc cung cấp hai chức năng để kiểm tra dữ liệu 8, 7 và 8. Như bạn có thể nghi ngờ, đây là những hàm đơn giản trả về giá trị 9 cho biết liệu giá trị đối số được truyền có thực tế là dữ liệu 8 hay khôngNgoài các chức năng trên, pandas còn cung cấp 2 phương thức để kiểm tra dữ liệu 8 trên các đối tượng Series và DataFrame. Các phương thức này đánh giá từng đối tượng trong Sê-ri hoặc Khung dữ liệu và cung cấp giá trị 9 cho biết dữ liệu có phải là 8 hay khôngVí dụ, hãy tạo một Series đơn giản trong pandas
Bây giờ đánh giá Sê-ri 4, đầu ra hiển thị từng giá trị như mong đợi, bao gồm chỉ số 5 mà chúng tôi đặt rõ ràng là 8
Để kiểm tra phương pháp 7 trong loạt bài này, chúng ta có thể sử dụng 8 và xem đầu ra
Như mong đợi, giá trị duy nhất được đánh giá là 8 là chỉ số 5Xác định xem có BẤT KỲ giá trị nào trong một chuỗi bị thiếu hay khôngMặc dù phương pháp 7 rất hữu ích, nhưng đôi khi chúng tôi có thể muốn đánh giá xem có bất kỳ giá trị nào là 8 trong Chuỗi khôngCó một vài khả năng liên quan đến việc xâu chuỗi nhiều phương thức lại với nhau Phương pháp nhanh nhất được thực hiện bằng cách xâu chuỗi 53 5Trong một số trường hợp, bạn có thể muốn xác định có bao nhiêu giá trị 8 tồn tại trong bộ sưu tập, trong trường hợp đó, bạn có thể sử dụng 55 được xâu chuỗi trên 8Đếm các giá trị còn thiếu trong DataFrameMặc dù chuỗi 56 sẽ hoạt động đối với đối tượng DataFrame để cho biết liệu có bất kỳ giá trị nào là 8 hay không, nhưng trong một số trường hợp, cũng có thể hữu ích khi đếm số lượng giá trị 8 trên toàn bộ DataFrame. Vì DataFrames vốn đã đa chiều, nên chúng ta phải gọi hai phương pháp tổng kếtVí dụ: trước tiên chúng ta cần tạo một DataFrame đơn giản với một vài giá trị 8 0Bây giờ nếu chúng ta xâu chuỗi một phương thức 55, thay vì lấy tổng của các giá trị 8, chúng ta sẽ nhận được một danh sách tất cả các tổng của mỗi 82 3Chúng ta có thể thấy trong ví dụ này, cột đầu tiên của chúng ta chứa ba giá trị 8, cùng với mỗi giá trị trong cột 5 và 85 cũng vậyĐể có được tổng cộng của tất cả các giá trị 8 trong DataFrame, chúng tôi xâu chuỗi hai phương thức 55 lại với nhau
Làm cách nào để đặt giá trị Pandas thành NaN?Bạn có thể dễ dàng tạo các giá trị NaN trong Pandas DataFrame bằng cách sử dụng Numpy. Cụ thể hơn, bạn có thể đặt np. nan mỗi khi bạn muốn thêm giá trị NaN vào Khung dữ liệu .
Làm cách nào để lọc các hàng bằng NaN trong Pandas?Bạn có thể lọc ra các hàng có giá trị NAN từ chuỗi cột DataFrame của pandas, float, datetime e. t. c bằng cách sử dụng DataFrame. dropna() và DataFrame. phương thức notnull() . Python không hỗ trợ Null do đó mọi dữ liệu bị thiếu được biểu thị là Không có hoặc NaN.
Làm cách nào để nhận các hàng có giá trị null trong Pandas?Để kiểm tra các giá trị null trong Pandas DataFrame, chúng tôi sử dụng hàm isnull() hàm này trả về khung dữ liệu của các giá trị Boolean đúng cho . |