Як заповнити None за допомогою NaN у Python?

2024 Від admin

Найпростіший спосіб замінити None на NaN у Pandas DataFrame – це використовувати метод fillna().. Метод fillna() замінює відсутні значення вказаним значенням. Ми можемо використовувати np. nan як значення для заміни значень None на NaN .16 січня 2024 р

Щоб замінити значення NaN на середнє значення стовпців у pandas DataFrame, ми можемо використовувати метод fillna().. Цей метод замінює всі значення NaN на вказане значення. Ми можемо обчислити середнє значення кожного стовпця за допомогою методу mean(), який повертає ряд, що містить середнє значення для кожного стовпця.

Поки NaN використовується в математичних або наукових обчисленнях. Жоден не є більш універсальним, що вказує на брак даних.

Замініть пусті значення на NAN на Використання DataFrame. метод apply() разом із методом лямбда. Метод apply() дозволяє застосувати функцію вздовж однієї з осей DataFrame, за замовчуванням 0, що представляє вісь індексу (рядка). Щоб використовувати це, вам потрібно мати всі стовпці типу String.

Математика. Метод isnan() перевіряє, чи є значення NaN (не числом) чи ні. Цей спосіб повертає True, якщо вказане значення є NaN, інакше повертає False.

NaN дорівнює нулю Тому дає float('nan') == float('nan') Неправда назад. Щоб перевірити, чи є значення NaN, можна скористатися функцією math. isnan() або numpy. isnan() під час роботи з масивами numpy.