Publié par AJ Welch. La documentation officielle des pandas définit ce que la plupart des développeurs appelleraient des valeurs nulles comme des données manquantes ou manquantes dans les pandas. Dans les pandas, une valeur manquante est notée NaN.
Qu'est-ce que NaN et NaT dans les pandas ?
NaN est une valeur NumPy. np. NaN. NaT est une valeur Pandas. pd. NaT. None est une valeur Python vanille.
Que signifie NaN en Python ?
Comment vérifier si une seule valeur est NaN en python. … NaN signifie Not A Number et est l'un des moyens courants de représenter la valeur manquante dans les données. Il s'agit d'une valeur à virgule flottante spéciale et ne peut pas être convertie en un autre type que float.
Comment les pandas gèrent-ils NaN ?
fillna fonction de Pandas de manière pratique gère les valeurs manquantes En utilisant fillna, les valeurs manquantes peuvent être remplacées par une valeur spéciale ou une valeur agrégée telle que la moyenne, la médiane. De plus, les valeurs manquantes peuvent être remplacées par la valeur avant ou après, ce qui est très utile pour les ensembles de données de séries chronologiques.
Comment savoir si NaN est un panda ?
Voici 4 façons de vérifier NaN dans Pandas DataFrame:
- (1) Vérifiez NaN sous une seule colonne DataFrame: df['votre nom de colonne'].isnull.values.any
- (2) Comptez le NaN sous une seule colonne DataFrame: df['votre nom de colonne'].isnull.sum
- (3) Vérifiez NaN sous un DataFrame entier: df.isnull.values.any
