Objavio AJ Welch. Službena dokumentacija za pande definira ono što bi većina programera znala kao nulte vrijednosti kao podaci koji nedostaju u pandama. Unutar panda, vrijednost koja nedostaje označena je s NaN.
Što je NaN i NaT u pandama?
NaN je vrijednost NumPy. np. NaN. NaT je Pandas vrijednost. pd. NaT. None nije vanilla Python vrijednost.
Što NaN znači u Pythonu?
Kako provjeriti je li jedna vrijednost NaN u pythonu. … NaN znači Not A Number i jedan je od uobičajenih načina predstavljanja vrijednosti koja nedostaje u podacima. To je posebna vrijednost s pomičnim zarezom i ne može se pretvoriti u bilo koju drugu vrstu osim float.
Kako se pande nose s NaN-om?
fillna funkcija Pandas prikladno obrađuje nedostajuće vrijednosti Koristeći fillna, vrijednosti koje nedostaju mogu se zamijeniti posebnom vrijednošću ili zbrojnom vrijednošću kao što je srednja vrijednost, medijan. Nadalje, vrijednosti koje nedostaju mogu se zamijeniti vrijednošću prije ili iza nje što je prilično korisno za skupove podataka vremenskih serija.
Kako mogu znati je li NaN pande?
Evo 4 načina za provjeru NaN u Pandas DataFrameu:
- (1) Provjerite postoji li NaN ispod jednog stupca DataFrame: df['your column name'].isnull.values.any
- (2) Izbrojite NaN pod jednim stupcem DataFrame: df['your column name'].isnull.sum
- (3) Provjerite ima li NaN pod cijelim okvirom podataka: df.isnull.values.any
