Indsendt af AJ Welch. Den officielle dokumentation for pandaer definerer, hvad de fleste udviklere ville vide som nulværdier som manglende eller manglende data i pandaer. Inden for pandaer er en manglende værdi angivet med NaN.
Hvad er NaN og NaT i pandaer?
NaN er en NumPy-værdi. np. NaN. NaT er en Pandas værdi. pd. NaT. Ingen er en vanilje Python-værdi.
Hvad betyder NaN i Python?
Sådan tjekker du, om en enkelt værdi er NaN i python. … NaN står for Not A Number og er en af de almindelige måder at repræsentere den manglende værdi i dataene. Det er en speciel floating-point-værdi og kan ikke konverteres til nogen anden type end float.
Hvordan håndterer pandaer NaN?
fillna-funktionen af Pandas bekvemt håndterer manglende værdier Ved at bruge fillna kan manglende værdier erstattes af en speciel værdi eller en samlet værdi såsom middelværdi, median. Desuden kan manglende værdier erstattes med værdien før eller efter den, hvilket er ret nyttigt for tidsseriedatasæt.
Hvordan kan jeg se, om NaN er pandaer?
Her er 4 måder at tjekke for NaN i Pandas DataFrame:
- (1) Tjek for NaN under en enkelt DataFrame-kolonne: df['dit kolonnenavn'].isnull.values.any
- (2) Tæl NaN under en enkelt DataFrame-kolonne: df['dit kolonnenavn'].isnull.sum
- (3) Tjek for NaN under en hel DataFrame: df.isnull.values.any
