Pandas kiểm tra xem cột có ô trống không
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 Show
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
Đầu ra. con trăn
Đầu 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
Đầu ra. con trăn
Đầu 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 vào khung dữ liệu nhưng nó sử dụng nhiều kỹ thuật nội suy khác nhau để điền các giá trị còn thiếu thay vì mã hóa cứng giá trị. Mã số 1. Điền giá trị null với một giá trị duy nhất con trăn
Đầu ra. con trăn
Đầu ra. con trăn
Đầu ra. con trăn
con trăn
Đầu ra. con trăn
Đầu ra. con trăn
Đầu ra. con trăn
con trăn
Đầu 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
con trăn
Đầu ra. con trăn
con trăn
Đầu ra. con trăn
Làm cách nào để kiểm tra xem cột có trống trong gấu trúc không?thuộc tính trống kiểm tra xem khung dữ liệu có trống hay không. Nó trả về True nếu khung dữ liệu trống, nếu không, nó trả về Sai trong Python.
Làm cách nào để tìm các ô trống trong DataFrame của gấu trúc?Kiểm tra xem một ô DataFrame cụ thể có trống không
. isna(test_df. loc[2,'office']) là Sai. print("Ô của bạn trống. ") khác. print("Ô của bạn không trống. ") Điều này sẽ trả lại như sau. Ô của bạn trống.
Làm cách nào để kiểm tra xem ô có phải là gấu trúc không?Sử dụng DataFrame.
isnull() kiểm tra xem một giá trị có tồn tại trong một ô hay không, nếu nó tìm thấy các giá trị NaN/None thì nó trả về True nếu không nó trả về False cho từng ô.
Làm cách nào để tìm giá trị null trong cột 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. |