Objavio AJ Welch. Zvanična dokumentacija za pande definira ono što bi većina programera znala kao nulte vrijednosti kao podaci koji nedostaju u pandama. Unutar panda, vrijednost koja nedostaje je označena sa NaN.
Šta je NaN i NaT u pandama?
NaN je NumPy vrijednost. np. NaN. NaT je Pandas vrijednost. pd. NaT. None je vanilla Python vrijednost.
Šta NaN znači u Pythonu?
Kako provjeriti da li je jedna vrijednost NaN u pythonu. … NaN je skraćenica od Not A Number i jedan je od uobičajenih načina predstavljanja vrijednosti koja nedostaje u podacima. To je posebna vrijednost s pomičnim zarezom i ne može se pretvoriti u bilo koji drugi tip osim float.
Kako se pande nose sa NaN?
fillna funkcija Pandas zgodno obrađuje nedostajuće vrijednosti Koristeći fillna, nedostajuće vrijednosti mogu se zamijeniti posebnom vrijednošću ili zbrojnom vrijednošću kao što je srednja vrijednost, medijana. Nadalje, vrijednosti koje nedostaju mogu se zamijeniti vrijednošću prije ili iza nje što je prilično korisno za skupove podataka vremenskih serija.
Kako mogu znati da li je NaN pande?
Evo 4 načina da provjerite NaN u Pandas DataFrameu:
- (1) Provjerite ima li NaN ispod jedne kolone DataFrame: df['your column name'].isnull.values.any
- (2) Izbrojite NaN ispod jedne kolone DataFrame: df['your column name'].isnull.sum
- (3) Provjerite ima li NaN pod cijelim okvirom podataka: df.isnull.values.any
