Geplaatst door AJ Welch. De officiële documentatie voor panda's definieert wat de meeste ontwikkelaars als null-waarden zouden kennen als ontbrekende of ontbrekende gegevens in panda's. Binnen panda's wordt een ontbrekende waarde aangegeven met NaN.
Wat is NaN en NaT in panda's?
NaN is een NumPy-waarde. np. NaN. NaT is een Panda-waarde. pd. NaT. Geen is een vanille Python-waarde.
Wat betekent NaN in Python?
Hoe te controleren of een enkele waarde NaN is in python. … NaN staat voor Not A Number en is een van de gebruikelijke manieren om de ontbrekende waarde in de gegevens weer te geven. Het is een speciale drijvende-kommawaarde en kan niet worden geconverteerd naar een ander type dan float.
Hoe gaan panda's om met NaN?
fillna-functie van Panda's handig verhelpt ontbrekende waarden Met fillna kunnen ontbrekende waarden worden vervangen door een speciale waarde of een totale waarde zoals gemiddelde, mediaan. Bovendien kunnen ontbrekende waarden worden vervangen door de waarde ervoor of erna, wat erg handig is voor tijdreeksgegevenssets.
Hoe weet ik of NaN panda's zijn?
Hier zijn 4 manieren om te controleren op NaN in Pandas DataFrame:
- (1) Controleer op NaN onder een enkele DataFrame-kolom: df['your column name'].isnull.values.any
- (2) Tel de NaN onder een enkele DataFrame-kolom: df['uw kolomnaam'].isnull.sum
- (3) Controleer op NaN onder een heel DataFrame: df.isnull.values.any
