Pandas isna

“Pandas é um dos pacotes de linguagem python que torna a análise de dados muito melhor e mais fácil de continuar com. No domínio da ciência da computação, a análise dos dados e do pré-processamento está quase a cada passo, e nos quais os dados ausentes são muito demorados e cruciais de processo para fazer. Então, aqui vem o "pandas isna", que é uma função usada para detectar os valores ausentes dos dados. Funciona de uma maneira que retorne um objeto de tamanho semelhante booleano, que indica que os valores nos dados dados são "Na", o que significa nenhum, e os personagens como strings que estão vazios declarados declarados.

Os valores ausentes mostram como o "nan" ou "nenhum", como explicado. O método Pandas ISNA não tem parâmetros envolvidos. O tipo de retorno é um dataframe com um booleano. O "nan" indica os valores "verdadeiros". Caso contrário, todos os outros dados são mapeados como "falsos". Para a implementação dos códigos, usaremos a ferramenta "Spyder", que está na linguagem "python" infundida. O PANDAS ISNA é um novo objeto de panda cujo objeto de entrada é do mesmo tamanho.”

A sintaxe para os pandas isna ()

Podemos usar o método Panda ISNA em várias estruturas de dados. Introdução com a sintaxe.

Quadro de dados.isna ()

Na sintaxe acima de pandas isna () dataframe, simplesmente temos que inserir o nome do quadro de dados em que queremos trabalhar. Chamar o método é feito usando o “DOT ISNA.”Também podemos aplicar o método de pandas isna () aos dados da série. Para isso, temos que atribuir o nome do objeto da série com o método iSna ().

Agora vamos fazer os exemplos para uma melhor compreensão do método pandas ISNA. A seguir estão as maneiras pelas quais implementaremos nos exemplos para detectar os valores ausentes nos pandas usando o método iSNA ():

• Identificando valores ausentes em uma coluna DataFrame usando pandas isna.
• Identificando valores ausentes em todo o quadro de dados usando pandas isna.
• Usando pandas isna para contar os valores nulos em todas as colunas do quadro de dados.

Criando o quadro de dados para a implementação de pandas isna ()

Em primeiro lugar, temos que importar a biblioteca de pandas como "PD" Pandas é uma biblioteca de código aberto para manipular os dados e depois importar a biblioteca Numpy como "NP", que é usada para os cálculos numéricos dos dados. Depois de importar as bibliotecas, começaremos a criar um quadro de dados que também pode ser escrito como "df". No "DF", temos o nome, países, vendas e despesas. Existem “quatro” variáveis ​​nas quais 2 colunas têm dados de caracteres e os outros dois têm dados numéricos. Acompanhe o comando para imprimir os "dados de vendas". O “np.Nan ”no código é o“ NP ”, conforme explicado acima, e o“ nan ”significa não um número; No total, é para criar os valores ausentes no quadro de dados.

A saída mostra um DataFrame criado de acordo com os dados fornecidos, e podemos ver que alguns dos valores estão faltando como "nan". Os exemplos abaixo que faremos deixarão claro como consertar isso.

Exemplo 01: Identificando valores ausentes em uma coluna DataFrame usando pandas isna ()

Aqui, estaremos identificando os valores ausentes na coluna. Selecionamos a coluna “Vendas” para detectar seus termos ausentes. Este método ajudará a encontrar os valores ausentes na coluna em que queremos conhecer ou trabalhar em vez de aplicar o método a todo o quadro de dados para focar nos termos que precisamos saber. Temos o quadro de dados criado a partir do qual podemos ver que, nas vendas, há um valor que está faltando, escrito como “np.nan ”; Funciona com a técnica de verdadeiro e falso. Ele mostrará os valores atribuídos como "falsos" e os que estão desaparecidos como "verdadeiros".

A saída exibe os resultados em booleano, o que significa verdadeiro e falso. Os valores verdadeiros e falsos nos quais podemos ver claramente onde o valor ausente é escrito é como "verdadeiro".

Exemplo 02: Identificando valores ausentes em todo o quadro de dados usando o método Pandas ISNA

Neste exemplo, detectaremos o termo que faltavamos no exemplo anterior, mas aqui estaremos implementando -o em todo o DataFrame. Isso significa que detectaremos termos ausentes em todo o "df". O "DF" criado possui os dados de vendas, que consistem no nome, nome do país, vendas e despesas. A próxima linha de código explica os dados de venda, que é o nome do "DF" dado a ele; Podemos escolher por nós mesmos, que nome daremos ao seu "DF" e, em seguida, existe o "ponto" isna () que executa, o método e imprime a saída como verdadeiro e falso detectar termos ausentes em todo o "df ”.

A saída mostra que todo o quadro de dados é rotulado como "verdadeiro" e "falso", mostrando que os valores ausentes, como as vendas (3) são rotulados como "verdadeiros" e as despesas (2) também são escritas como "verdadeiras", o que significa Essas são a unidade do quadro de dados em que os dados estão faltando.

Exemplo 03

Agora, neste exemplo, faremos a contagem de valores no quadro de dados com o método Pandas ISNA, a realização desse método seria possível usando dois métodos de pandas, os pandas "ISNA" e o método de "soma" de pandas e pandas. Como sabemos, o iSna () é usado para identificar o valor ausente, e a soma que usaremos é para a contagem desses valores ausentes no "df". Esse método é muito benéfico, não usado com muita frequência, mas como o truque está sendo reconhecido, o uso está aumentando, pois faz com que a saída do processo pareça tão claramente que não há necessidade de contar em todas as fileiras ou em todas as colunas, em particular, a contagem de saída torna mais simples entender o número dos termos que faltam no "df".

Este é um método complicado de sintaxe para colocar dois métodos diferentes dentro do mesmo parêntese, mas com linhas diferentes. Esta é uma técnica muito útil e poderosa para os dados disputados e a análise realizada nos dados. Podemos chamá -lo de método complexo, o que facilita a depuração e a leitura dos dados.

Aqui, a saída exibe a versão de contagem dos valores ausentes, o que deixa claro qual coluna e quantos números estão faltando. A coluna de vendas e despesas têm valores ausentes “2”. Enquanto o nome e o país não têm termos ausentes.

Conclusão

Neste artigo, aprendemos todas as maneiras pelas quais os pandas isna () trabalham. No "df", é a maneira rápida de verificar os valores ausentes. Realizamos os exemplos para uma melhor compreensão de todo o quadro de dados do método Pandas ISNA, como pelo desejo da coluna selecionada Pandas ISNA Método e pelo método de contagem de pandas isna. Todos esses métodos, em grande escala, trabalham para a melhoria e facilidade dos usuários, pois será difícil detectar um valor ausente em milhões de conjuntos de dados. Portanto, essa abordagem será um salva -vidas para todos aqueles que trabalham com uma enorme quantidade de dados para qualquer processo de desenvolvimento.