Làm cách nào để kiểm tra xem một cột có giá trị trống trong gấu trúc không?
Hôm nay chúng ta sẽ tìm hiểu cách nhanh chóng tìm xem một hoặc nhiều ô trong các hàng hoặc cột DataFrame của gấu trúc có chứa các giá trị trống hay không (Null, N/A, nan, Không) Show
Tạo một DataFrame giảTrước hết, chúng tôi sẽ tạo một Tập dữ liệu rất đơn giản mà bạn có thể sử dụng để làm theo ví dụ này
Đây là dữ liệu thử nghiệm của chúng tôi. Lưu ý rằng một số ô trong DataFrame chứa null/NAN/không có giá trị trống officeprog_languagesalary0BangkokNaN133.01OsakaJavascript136.02ParisPython127.03NoneJava185.04Kiểm tra xem một ô DataFrame cụ thể có trống khôngChúng ta có thể sử dụng hàm gấu trúc isna hoặc isnull và bộ truy cập loc hoặc iloc để xác định xem một ô cụ thể có trống không
Điều này sẽ trả lại như sau Your cell is empty. Theo cách tương tự, sử dụng isnull và bộ bổ sung bộ chỉ mục loc (iloc) để kiểm tra xem ô của chúng ta có chứa giá trị null hay không
Kiểm tra xem các ô có trống trong một cột khôngGiả sử chúng ta muốn kiểm tra xem một cột có chứa các ô trống không
Điều này trả về Đúng Tìm nếu các giá trị nan tồn tại trong DataFrameĐể kiểm tra toàn bộ DataFrame, chúng tôi sử dụng một kỹ thuật tương tự
Điều này trả về một Sê-ri boolean, mỗi giá trị liên quan đến từng cột DataFrame của chúng tôi office True prog_language True salary True dtype: bool Ghi chú. kỹ thuật này áp dụng cho việc chúng tôi muốn kiểm tra các giá trị NAN trong nhiều cột hoặc hàng
Tìm kiếm các hàng DataFrame chứa các giá trị nanNếu chúng tôi muốn tìm các hàng trong DataFrame chứa bất kỳ giá trị trống nào, chúng tôi có thể sử dụng đoạn mã sau Gấu trúc coi Không và NaN về cơ bản có thể hoán đổi cho nhau để chỉ ra các giá trị bị thiếu hoặc null. Để tạo thuận lợi cho quy ước này, có một số chức năng hữu ích để phát hiện, xóa và thay thế các giá trị null trong Pandas DataFrame
Trong bài viết này, chúng tôi đang sử dụng tệp CSV, để tải xuống tệp CSV đã sử dụng, hãy nhấp vào đây Kiểm tra các giá trị bị thiếu bằng isnull() và notnull()Để kiểm tra các giá trị còn thiếu trong Pandas DataFrame, chúng tôi sử dụng hàm isnull() và notnull(). Cả hai chức năng đều giúp kiểm tra xem một giá trị có phải là NaN hay không. Các chức năng này cũng có thể được sử dụng trong Pandas Series để tìm các giá trị null trong một chuỗi Kiểm tra các giá trị bị thiếu bằng cách sử dụng isnull()Để kiểm tra các giá trị null trong Pandas DataFrame, chúng tôi sử dụng hàm isnull() hàm này trả về khung dữ liệu của các giá trị Boolean là True cho các giá trị NaN. Mã số 1. con trăn________số 8
0
1
3
4 5 6 # importing pandas as pd 0# importing pandas as pd 1# importing pandas as pd 2# importing pandas as pd 3# importing pandas as pd 4# importing pandas as pd 5# importing pandas as pd 6# importing pandas as pd 7# importing pandas as pd 8
00 01# importing pandas as pd 4 03# importing pandas as pd 4 05 06
07 08 6 10 5 12
13 14Đầu ra. con trăn 15
0 18 19
6 import 2 18
6 import 7 18
30 31Đầu ra. Như thể hiện trong hình ảnh đầu ra, chỉ những hàng có Giới tính = NULL được hiển thị. Kiểm tra các giá trị bị thiếu bằng cách sử dụng notnull()Để kiểm tra các giá trị null trong Pandas Dataframe, chúng tôi sử dụng hàm notnull() hàm này trả về khung dữ liệu của các giá trị Boolean là Sai đối với các giá trị NaN. Mã số 3. con trăn________số 8
0
1
3
4 5 6 # importing pandas as pd 0# importing pandas as pd 1# importing pandas as pd 2# importing pandas as pd 3# importing pandas as pd 4# importing pandas as pd 5# importing pandas as pd 6# importing pandas as pd 7# importing pandas as pd 8
00 01# importing pandas as pd 4 03# importing pandas as pd 4 05 06
68 08 6 10 5 12
Đầu ra. con trăn 15
0 18 19
6 import 2 18
6 # importing pandas as pd 18 18
31Đầu ra. Như thể hiện trong hình ảnh đầu ra, chỉ những hàng có Giới tính = KHÔNG NULL được hiển thị. Điền các giá trị còn thiếu bằng cách sử dụng fillna(), thay thế() và nội suy()Để điền các giá trị null vào bộ dữ liệu, chúng tôi sử dụng hàm fillna(), replace() và interpolate(), các hàm này thay thế các giá trị NaN bằng một số giá trị của riêng chúng. Tất cả các chức năng này giúp điền vào các giá trị null trong bộ dữ liệu của DataFrame. Hàm nội suy () về cơ bản được sử dụng để điền các giá trị NA trong khung dữ liệu nhưng nó sử dụng nhiều kỹ thuật nội suy khác nhau để điền các giá trị bị thiếu thay vì mã hóa cứng giá trị. Mã số 1. Điền giá trị null với một giá trị duy nhất con trăn________số 8
0
1
3
4 5 6 # importing pandas as pd 0# importing pandas as pd 1# importing pandas as pd 2# importing pandas as pd 3# importing pandas as pd 4# importing pandas as pd 5# importing pandas as pd 6# importing pandas as pd 7# importing pandas as pd 8
00 01# importing pandas as pd 4 03# importing pandas as pd 4 05 06
08 6 10 5 12
12Đầu ra. con trăn________số 8
0
1
3
4 5 6 # importing pandas as pd 0# importing pandas as pd 1# importing pandas as pd 2# importing pandas as pd 3# importing pandas as pd 4# importing pandas as pd 5# importing pandas as pd 6# importing pandas as pd 7# importing pandas as pd 8
00 01# importing pandas as pd 4 03# importing pandas as pd 4 05 06
08 6 10 5 12
_______913____16____915____112 Đầu ra. con trăn________số 8
0
1
3
4 5 6 # importing pandas as pd 0# importing pandas as pd 1# importing pandas as pd 2# importing pandas as pd 3# importing pandas as pd 4# importing pandas as pd 5# importing pandas as pd 6# importing pandas as pd 7# importing pandas as pd 8
00 01# importing pandas as pd 4 03# importing pandas as pd 4 05 06
08 6 10 5 12
6______962 12Đầu ra. con trăn 15
0 18 19
6 import 2
con trăn 15
0 18 19
6 import 2
6 import 90 12
Đầu ra. con trăn 15
0 18 19
6 import 2
Đầu ra. con trăn 15
0 18 19
6 import 2 18 017 018 6 020 6 022 023 12Đầu ra. con trăn________số 8
0 18 029 08 6 032 033# importing pandas as pd 4 035# importing pandas as pd 4 037# importing pandas as pd 4 039# importing pandas as pd 4 041# importing pandas as pd 8 043 044 039# importing pandas as pd 4 047# importing pandas as pd 4 049# importing pandas as pd 4 051# importing pandas as pd 4 039# importing pandas as pd 8 043 056 057# importing pandas as pd 4 059# importing pandas as pd 4 039# importing pandas as pd 4 051# importing pandas as pd 4 065# importing pandas as pd 8 043 068 069# importing pandas as pd 4 051# importing pandas as pd 4 039# importing pandas as pd 4 039# importing pandas as pd 4 077 078 18 080 08con trăn 082 083 6______1085 086 6 088 12Đầu ra. Loại bỏ các giá trị bị thiếu bằng cách sử dụng dropna()Để loại bỏ các giá trị null khỏi khung dữ liệu, chúng tôi đã sử dụng hàm dropna() hàm này loại bỏ các Hàng/Cột của bộ dữ liệu có giá trị Null theo các cách khác nhau. Mã số 1. Xoá hàng có ít nhất 1 giá trị null. con trăn________số 8
0
1
3
4 5 6 # importing pandas as pd 0# importing pandas as pd 1# importing pandas as pd 2# importing pandas as pd 3# importing pandas as pd 4# importing pandas as pd 5# importing pandas as pd 6# importing pandas as pd 7# importing pandas as pd 8
120# importing pandas as pd 4 01# importing pandas as pd 4 03# importing pandas as pd 4 05# importing pandas as pd 8
129____1130 131 06
08 6 10 5 12 18 08con trăn________số 8
0
1
3
4 5 6 # importing pandas as pd 0# importing pandas as pd 1# importing pandas as pd 2# importing pandas as pd 3# importing pandas as pd 4# importing pandas as pd 5# importing pandas as pd 6# importing pandas as pd 7# importing pandas as pd 8
120# importing pandas as pd 4 01# importing pandas as pd 4 03# importing pandas as pd 4 05# importing pandas as pd 8
129____1130 131 06
08 6 10 5 12
190 191Đầu ra. con trăn________số 8
0
1
3
4 5 6 # importing pandas as pd 0# importing pandas as pd 1# importing pandas as pd 2# importing pandas as pd 3import 05# importing pandas as pd 7# importing pandas as pd 8
120# importing pandas as pd 6 03# importing pandas as pd 4 05# importing pandas as pd 8
129____1130 131 06
08 6 10 5 12 18 08con trăn________số 8
0
1
3
4 5 6 # importing pandas as pd 0# importing pandas as pd 1# importing pandas as pd 2# importing pandas as pd 3import 05# importing pandas as pd 7# importing pandas as pd 8
120# importing pandas as pd 6 03# importing pandas as pd 4 05# importing pandas as pd 8
129____1130 131 06
08 6 10 5 12
6 import 86 12Đầu ra. con trăn________số 8
0
1
3
4 5 6 # importing pandas as pd 0# importing pandas as pd 1# importing pandas as pd 2# importing pandas as pd 3import 05# importing pandas as pd 7# importing pandas as pd 8
120# importing pandas as pd 6 03# importing pandas as pd 4 05# importing pandas as pd 8
129_______82 327# importing pandas as pd 4 329# importing pandas as pd 4 331# importing pandas as pd 4 131 06
Làm cách nào để kiểm tra giá trị null trong cột trong gấu trúc?Các phương thức pandas isnull() và notnull() được sử dụng để kiểm tra và quản lý các giá trị NULL trong khung dữ liệu.
Làm cách nào để tìm các ô trống trong DataFrame của gấu trúc?Kiểm tra xem một ô DataFrame cụ thể có trống không
. pd. isna(test_df. loc[2,'office']) là Sai. print("Ô của bạn trống. ") khác. print("Ô của bạn không trống. ") |