Пошук Нульових Значень
DataFrames часто містять відсутні значення, представлені як None або NaN. Під час роботи з DataFrames важливо ідентифікувати ці відсутні значення, оскільки вони можуть спотворювати обчислення, призводити до неточних аналізів і компрометувати надійність результатів.
Вирішення цих проблем забезпечує цілісність даних і покращує продуктивність завдань, таких як статистичний аналіз та машинне навчання. Для цього pandas пропонує спеціальні методи.
Перший з них - це isna(), який повертає булевий DataFrame. У цьому контексті значення True вказує на відсутнє значення в DataFrame, тоді як значення False свідчить про наявність значення.
Для ясності ми застосуємо цей метод до DataFrame animals. Метод isna() поверне DataFrame, заповнений значеннями True/False, де кожне значення True представляє відсутнє значення в 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)
Другий метод - це isnull(). Він поводиться ідентично до попереднього, без помітної різниці між ними.
Swipe to start coding
Ваше завдання - визначити відсутні значення у заданому DataFrame під назвою wine_data.
Рішення
Дякуємо за ваш відгук!
single
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
Awesome!
Completion rate improved to 3.03Пошук Нульових Значень
Свайпніть щоб показати меню
DataFrames часто містять відсутні значення, представлені як None або NaN. Під час роботи з DataFrames важливо ідентифікувати ці відсутні значення, оскільки вони можуть спотворювати обчислення, призводити до неточних аналізів і компрометувати надійність результатів.
Вирішення цих проблем забезпечує цілісність даних і покращує продуктивність завдань, таких як статистичний аналіз та машинне навчання. Для цього pandas пропонує спеціальні методи.
Перший з них - це isna(), який повертає булевий DataFrame. У цьому контексті значення True вказує на відсутнє значення в DataFrame, тоді як значення False свідчить про наявність значення.
Для ясності ми застосуємо цей метод до DataFrame animals. Метод isna() поверне DataFrame, заповнений значеннями True/False, де кожне значення True представляє відсутнє значення в 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)
Другий метод - це isnull(). Він поводиться ідентично до попереднього, без помітної різниці між ними.
Swipe to start coding
Ваше завдання - визначити відсутні значення у заданому DataFrame під назвою wine_data.
Рішення
Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантівДякуємо за ваш відгук!
Awesome!
Completion rate improved to 3.03single
