Recherche de Valeurs Nulles
Les DataFrames contiennent souvent des valeurs manquantes, représentées par None ou NaN. Lors de la manipulation de DataFrames, il est essentiel d’identifier ces valeurs manquantes, car elles peuvent fausser les calculs, conduire à des analyses inexactes et compromettre la fiabilité des résultats.
Les traiter garantit l’intégrité des données et améliore la performance des tâches telles que l’analyse statistique et l’apprentissage automatique. Pour cela, pandas propose des méthodes spécifiques.
La première de ces méthodes est isna(), qui retourne un DataFrame booléen. Dans ce contexte, une valeur True indique une valeur manquante dans le DataFrame, tandis qu’une valeur False signifie que la valeur est présente.
Pour plus de clarté, appliquez cette méthode au DataFrame animals. La méthode isna() retourne un DataFrame de valeurs True/False, où chaque True indique une valeur manquante dans le DataFrame animals.
123456789import pandas as pd import numpy as np animals_data = {'animal': [np.NaN, 'Dog', np.NaN, 'Cat','Parrot', None], 'name': ['Dolly', None, 'Erin', 'Kelly', None, 'Odie']} animals = pd.DataFrame(animals_data) # Find missing values missing_values = animals.isna() print(missing_values)
La deuxième méthode est isnull(). Elle se comporte de manière identique à la précédente, sans différence notable entre elles.
Swipe to start coding
Vous disposez d'un DataFrame nommé wine_data.
- Extraire les valeurs manquantes de ce
DataFrameet stocker le résultat dans la variablemissing_values.
Solution
Merci pour vos commentaires !
single
Demandez à l'IA
Demandez à l'IA
Posez n'importe quelle question ou essayez l'une des questions suggérées pour commencer notre discussion
Awesome!
Completion rate improved to 3.03Recherche de Valeurs Nulles
Glissez pour afficher le menu
Les DataFrames contiennent souvent des valeurs manquantes, représentées par None ou NaN. Lors de la manipulation de DataFrames, il est essentiel d’identifier ces valeurs manquantes, car elles peuvent fausser les calculs, conduire à des analyses inexactes et compromettre la fiabilité des résultats.
Les traiter garantit l’intégrité des données et améliore la performance des tâches telles que l’analyse statistique et l’apprentissage automatique. Pour cela, pandas propose des méthodes spécifiques.
La première de ces méthodes est isna(), qui retourne un DataFrame booléen. Dans ce contexte, une valeur True indique une valeur manquante dans le DataFrame, tandis qu’une valeur False signifie que la valeur est présente.
Pour plus de clarté, appliquez cette méthode au DataFrame animals. La méthode isna() retourne un DataFrame de valeurs True/False, où chaque True indique une valeur manquante dans le DataFrame animals.
123456789import pandas as pd import numpy as np animals_data = {'animal': [np.NaN, 'Dog', np.NaN, 'Cat','Parrot', None], 'name': ['Dolly', None, 'Erin', 'Kelly', None, 'Odie']} animals = pd.DataFrame(animals_data) # Find missing values missing_values = animals.isna() print(missing_values)
La deuxième méthode est isnull(). Elle se comporte de manière identique à la précédente, sans différence notable entre elles.
Swipe to start coding
Vous disposez d'un DataFrame nommé wine_data.
- Extraire les valeurs manquantes de ce
DataFrameet stocker le résultat dans la variablemissing_values.
Solution
Passez à un bureau pour une pratique réelleContinuez d'où vous êtes en utilisant l'une des options ci-dessousMerci pour vos commentaires !
single
