Inserito da AJ Welch. La documentazione ufficiale per i panda definisce ciò che la maggior parte degli sviluppatori riconoscerebbe come valori nulli come dati mancanti o mancanti nei panda. All'interno dei panda, un valore mancante è indicato da NaN.
Cos'è NaN e NaT nei panda?
NaN è un valore NumPy. np. NaN. NaT è un valore Pandas. pd. NaT. Nessuno è un valore Python vanigliato.
Cosa significa NaN in Python?
Come verificare se un singolo valore è NaN in Python. … NaN sta per Not A Number ed è uno dei modi più comuni per rappresentare il valore mancante nei dati. È un valore a virgola mobile speciale e non può essere convertito in nessun altro tipo che float.
Come si comportano i panda con NaN?
La funzione fillna di Pandas è conveniente gestisce i valori mancanti Usando fillna, i valori mancanti possono essere sostituiti da un valore speciale o da un valore aggregato come media, mediana. Inoltre, i valori mancanti possono essere sostituiti con il valore precedente o successivo, il che è molto utile per i set di dati di serie temporali.
Come faccio a sapere se NaN è un panda?
Ecco 4 modi per verificare la presenza di NaN in Pandas DataFrame:
- (1) Verifica NaN in una singola colonna DataFrame: df['nome colonna'].isnull.values.any
- (2) Conta il NaN in una singola colonna DataFrame: df['your column name'].isnull.sum
- (3) Verifica NaN in un intero DataFrame: df.isnull.values.any
