Gepostet von AJ Welch. Die offizielle Dokumentation für Pandas definiert, was die meisten Entwickler als Nullwerte kennen würden, als fehlende oder fehlende Daten in Pandas. Innerhalb von Pandas wird ein fehlender Wert durch NaN. gekennzeichnet.
Was ist NaN und NaT bei Pandas?
NaN ist ein NumPy-Wert. np. NaN. NaT ist ein Pandas-Wert. pd. NaT. None ist ein Vanilla-Python-Wert.
Was bedeutet NaN in Python?
Überprüfen, ob ein einzelner Wert in Python NaN ist. … NaN steht für Not A Number und ist eine der gebräuchlichsten Möglichkeiten, den fehlenden Wert in den Daten darzustellen. Es ist ein spezieller Fließkommawert und kann nicht in einen anderen Typ als Float konvertiert werden.
Wie gehen Pandas mit NaN um?
fillna-Funktion von Pandas komfortabel verarbeitet fehlende Werte Mit fillna können fehlende Werte durch einen speziellen Wert oder einen Gesamtwert wie Mittelwert, Median ersetzt werden. Außerdem können fehlende Werte durch den Wert davor oder dahinter ersetzt werden, was für Zeitreihendatensätze sehr nützlich ist.
Woran erkenne ich, ob NaN Pandas sind?
Hier sind 4 Möglichkeiten, um in Pandas DataFrame nach NaN zu suchen:
- (1) Auf NaN unter einer einzelnen DataFrame-Sp alte prüfen: df['Ihr Sp altenname'].isnull.values.any
- (2) Zählen Sie die NaN unter einer einzelnen DataFrame-Sp alte: df['Ihr Sp altenname'].isnull.sum
- (3) Auf NaN unter einem ganzen DataFrame prüfen: df.isnull.values.any
