Được đăng bởi AJ Welch. Tài liệu chính thức cho gấu trúc xác định những gì mà hầu hết các nhà phát triển sẽ biết là giá trị null là dữ liệu bị thiếu hoặc bị thiếu ở gấu trúc. Trong gấu trúc, một giá trị bị thiếuđược ký hiệu là NaN.
NaN và NaT trong gấu trúc là gì?
NaN là giá trị NumPy. np. NaN. NaT là một giá trị Pandas. pd. NaT. Không có giá trị nào là giá trị Python vani.
NaN có nghĩa là gì trong Python?
Cách kiểm tra xem một giá trị có phải là NaN trong python hay không. … NaN là viết tắt của Not A Numbervà là một trong những cách phổ biến để biểu diễn giá trị bị thiếu trong dữ liệu. Đây là một giá trị dấu phẩy động đặc biệt và không thể chuyển đổi thành bất kỳ loại nào khác ngoài float.
Gấu trúc đối phó với NaN như thế nào?
Hàm
fillna của Pandas một cách thuận tiện xử lý các giá trị bị thiếuSử dụng fillna, các giá trị bị thiếu có thể được thay thế bằng một giá trị đặc biệt hoặc một giá trị tổng hợp như giá trị trung bình, giá trị trung bình. Hơn nữa, các giá trị bị thiếu có thể được thay thế bằng giá trị trước hoặc sau nó, điều này khá hữu ích cho tập dữ liệu chuỗi thời gian.
Làm sao để biết NaN có phải gấu trúc không?
Đây là 4 cách để kiểm tra NaN trong Pandas DataFrame:
- (1) Kiểm tra NaN trong một cột DataFrame: df ['tên cột của bạn']. Isnull.values.any
- (2) Đếm NaN trong một cột DataFrame: df ['tên cột của bạn']. Isnull.sum
- (3) Kiểm tra NaN trong toàn bộ DataFrame: df.isnull.values.any
