Автор: AJ Welch. Официальная документация для панд определяет то, что большинство разработчиков будет знать как нулевые значения, как отсутствующие или отсутствующие данные в пандах. В пандах отсутствующее значение обозначается NaN.
Что такое NaN и NaT в пандах?
NaN - это значение NumPy. нп. NaN. NaT - это значение Pandas. пд. NaT. None - это ванильное значение Python.
Что означает NaN в Python?
Как проверить, является ли одно значение NaN в python. … NaN означает Not A Number и является одним из распространенных способов представления отсутствующего значения в данных. Это специальное значение с плавающей запятой, и его нельзя преобразовать ни в какой другой тип, кроме float.
Как панды справляются с NaN?
fillna функция Pandas удобно обрабатывает пропущенные значения Используя fillna, пропущенные значения могут быть заменены специальным значением или совокупным значением, таким как среднее значение, медиана. Кроме того, отсутствующие значения могут быть заменены значением до или после него, что очень полезно для наборов данных временных рядов.
Как узнать, является ли NaN пандой?
Вот 4 способа проверить NaN в Pandas DataFrame:
- (1) Проверьте наличие NaN в одном столбце DataFrame: df['ваше имя столбца'].isnull.values.any
- (2) Подсчитайте NaN в одном столбце DataFrame: df['ваше имя столбца'].isnull.sum
- (3) Проверить наличие NaN во всем DataFrame: df.isnull.values.any
