Encontrando Valores Nulos
DataFrames frequentemente contêm valores ausentes, representados como None ou NaN. Ao trabalhar com DataFrames, é fundamental identificar esses valores ausentes, pois eles podem distorcer cálculos, levar a análises imprecisas e comprometer a confiabilidade dos resultados.
Lidar com esses valores garante a integridade dos dados e melhora o desempenho de tarefas como análise estatística e aprendizado de máquina. Para esse fim, o pandas oferece métodos específicos.
O primeiro deles é o isna(), que retorna um DataFrame booleano. Nesse contexto, um valor True indica um valor ausente dentro do DataFrame, enquanto um valor False sugere que o valor está presente.
Para maior clareza, aplique este método ao DataFrame animals. O método isna() retorna um DataFrame de valores True/False, onde cada True indica um valor ausente no 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)
O segundo método é isnull(). Ele se comporta de forma idêntica ao anterior, sem diferença perceptível entre eles.
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Você recebe um DataFrame chamado wine_data.
- Recupere os valores ausentes neste
DataFramee armazene o resultado na variávelmissing_values.
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What is the difference between None and NaN in a DataFrame?
Can you explain how to handle or fill these missing values?
Why is it important to identify missing values before analysis?
Incrível!
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DataFrames frequentemente contêm valores ausentes, representados como None ou NaN. Ao trabalhar com DataFrames, é fundamental identificar esses valores ausentes, pois eles podem distorcer cálculos, levar a análises imprecisas e comprometer a confiabilidade dos resultados.
Lidar com esses valores garante a integridade dos dados e melhora o desempenho de tarefas como análise estatística e aprendizado de máquina. Para esse fim, o pandas oferece métodos específicos.
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Para maior clareza, aplique este método ao DataFrame animals. O método isna() retorna um DataFrame de valores True/False, onde cada True indica um valor ausente no 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)
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