programming python

Làm thế nào để bạn che dấu các giá trị nan trong python?

Lựa chọn sử dụng nội bộ 

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
8 để biểu thị dữ liệu bị thiếu phần lớn là vì lý do đơn giản và hiệu suất. Bắt đầu từ gấu trúc 1. 0, một số loại dữ liệu tùy chọn bắt đầu thử nghiệm với vô hướng 
In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
9 gốc bằng cách sử dụng phương pháp dựa trên mặt nạ. Xem thêm

Xem một số chiến lược nâng cao

Các giá trị được coi là "thiếu"

Vì dữ liệu có nhiều hình dạng và hình thức, pandas nhằm mục đích linh hoạt trong việc xử lý dữ liệu bị thiếu. Mặc dù 

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
8 là điểm đánh dấu giá trị bị thiếu mặc định vì lý do tốc độ tính toán và sự thuận tiện, chúng tôi cần có khả năng dễ dàng phát hiện giá trị này với các loại dữ liệu khác nhau. dấu phẩy động, số nguyên, boolean và đối tượng chung. Tuy nhiên, trong nhiều trường hợp, Python 
In [24]: s = pd.Series[["a", "b", "c"]]

In [25]: s.loc[0] = None

In [26]: s.loc[1] = np.nan

In [27]: s
Out[27]: 
0    None
1     NaN
2       c
dtype: object
1 sẽ phát sinh và chúng tôi cũng muốn xem xét rằng “thiếu” hoặc “không có sẵn” hoặc “NA”

Ghi chú

Nếu bạn muốn coi 

In [24]: s = pd.Series[["a", "b", "c"]]

In [25]: s.loc[0] = None

In [26]: s.loc[1] = np.nan

In [27]: s
Out[27]: 
0    None
1     NaN
2       c
dtype: object
2 và 
In [24]: s = pd.Series[["a", "b", "c"]]

In [25]: s.loc[0] = None

In [26]: s.loc[1] = np.nan

In [27]: s
Out[27]: 
0    None
1     NaN
2       c
dtype: object
3 là "NA" trong tính toán, bạn có thể đặt 
In [24]: s = pd.Series[["a", "b", "c"]]

In [25]: s.loc[0] = None

In [26]: s.loc[1] = np.nan

In [27]: s
Out[27]: 
0    None
1     NaN
2       c
dtype: object
4

In [1]: df = pd.DataFrame[
   ...:     np.random.randn[5, 3],
   ...:     index=["a", "c", "e", "f", "h"],
   ...:     columns=["one", "two", "three"],
   ...: ]
   ...: 

In [2]: df["four"] = "bar"

In [3]: df["five"] = df["one"] > 0

In [4]: df
Out[4]: 
        one       two     three four   five
a  0.469112 -0.282863 -1.509059  bar   True
c -1.135632  1.212112 -0.173215  bar  False
e  0.119209 -1.044236 -0.861849  bar   True
f -2.104569 -0.494929  1.071804  bar  False
h  0.721555 -0.706771 -1.039575  bar   True

In [5]: df2 = df.reindex[["a", "b", "c", "d", "e", "f", "g", "h"]]

In [6]: df2
Out[6]: 
        one       two     three four   five
a  0.469112 -0.282863 -1.509059  bar   True
b       NaN       NaN       NaN  NaN    NaN
c -1.135632  1.212112 -0.173215  bar  False
d       NaN       NaN       NaN  NaN    NaN
e  0.119209 -1.044236 -0.861849  bar   True
f -2.104569 -0.494929  1.071804  bar  False
g       NaN       NaN       NaN  NaN    NaN
h  0.721555 -0.706771 -1.039575  bar   True

Để làm cho việc phát hiện các giá trị bị thiếu dễ dàng hơn [và trên các kiểu mảng khác nhau], gấu trúc cung cấp các hàm và, đây cũng là các phương thức trên các đối tượng Sê-ri và DataFrame

________số 8

Cảnh báo

Người ta phải lưu ý rằng trong Python [và NumPy], 

In [24]: s = pd.Series[["a", "b", "c"]]

In [25]: s.loc[0] = None

In [26]: s.loc[1] = np.nan

In [27]: s
Out[27]: 
0    None
1     NaN
2       c
dtype: object
7 không so sánh bằng nhau, nhưng 
In [24]: s = pd.Series[["a", "b", "c"]]

In [25]: s.loc[0] = None

In [26]: s.loc[1] = np.nan

In [27]: s
Out[27]: 
0    None
1     NaN
2       c
dtype: object
8 thì có. Lưu ý rằng pandas/NumPy sử dụng thực tế là 
In [24]: s = pd.Series[["a", "b", "c"]]

In [25]: s.loc[0] = None

In [26]: s.loc[1] = np.nan

In [27]: s
Out[27]: 
0    None
1     NaN
2       c
dtype: object
9 và đối xử với 
In [24]: s = pd.Series[["a", "b", "c"]]

In [25]: s.loc[0] = None

In [26]: s.loc[1] = np.nan

In [27]: s
Out[27]: 
0    None
1     NaN
2       c
dtype: object
1 như 
In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
31

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
4

Vì vậy, so với ở trên, so sánh đẳng thức vô hướng so với 

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
32 không cung cấp thông tin hữu ích

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
6

Kiểu số nguyên và thiếu dữ liệu

Bởi vì 

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
8 là một số float, một cột gồm các số nguyên thậm chí còn thiếu một giá trị được chuyển thành dtype dấu phẩy động [xem thêm]. gấu trúc cung cấp một mảng số nguyên nullable, có thể được sử dụng bằng cách yêu cầu dtype một cách rõ ràng

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
8

Ngoài ra, có thể sử dụng bí danh chuỗi 

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
34 [lưu ý viết hoa 
In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
35]

Xem thêm

ngày giờ

Đối với các loại datetime64[ns], 

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
36 đại diện cho các giá trị bị thiếu. Đây là một giá trị sentinel gốc giả có thể được đại diện bởi NumPy trong một dtype số ít [datetime64[ns]]. các đối tượng gấu trúc cung cấp khả năng tương thích giữa 
In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
36 và 
In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
8

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
4

Chèn dữ liệu bị thiếu

Bạn có thể chèn các giá trị bị thiếu bằng cách chỉ định cho các vùng chứa. Giá trị thiếu thực tế được sử dụng sẽ được chọn dựa trên dtype

Ví dụ: vùng chứa số sẽ luôn sử dụng 

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
8 bất kể loại giá trị bị thiếu đã chọn

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64

Tương tự như vậy, các thùng chứa datetime sẽ luôn sử dụng 

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
36

Đối với các thùng chứa đối tượng, gấu trúc sẽ sử dụng giá trị đã cho

In [24]: s = pd.Series[["a", "b", "c"]]

In [25]: s.loc[0] = None

In [26]: s.loc[1] = np.nan

In [27]: s
Out[27]: 
0    None
1     NaN
2       c
dtype: object

Tính toán thiếu dữ liệu

Các giá trị bị thiếu lan truyền tự nhiên thông qua các phép toán số học giữa các đối tượng gấu trúc

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
3

Các số liệu thống kê mô tả và phương pháp tính toán được thảo luận trong [và được liệt kê và] đều được viết để giải thích cho dữ liệu bị thiếu. Ví dụ

  • Khi tổng hợp dữ liệu, các giá trị NA [thiếu] sẽ được coi là 0

  • Nếu dữ liệu đều là NA, kết quả sẽ là 0

  • Các phương thức tích lũy thích và bỏ qua các giá trị NA theo mặc định, nhưng giữ nguyên chúng trong các mảng kết quả. Để ghi đè hành vi này và bao gồm các giá trị NA, hãy sử dụng 

    In [24]: s = pd.Series[["a", "b", "c"]]

In [25]: s.loc[0] = None

In [26]: s.loc[1] = np.nan

In [27]: s
Out[27]: 
0    None
1     NaN
2       c
dtype: object
    03

In [24]: s = pd.Series[["a", "b", "c"]]

In [25]: s.loc[0] = None

In [26]: s.loc[1] = np.nan

In [27]: s
Out[27]: 
0    None
1     NaN
2       c
dtype: object
0

Tổng/sản lượng rỗng/nans

Cảnh báo

Hành vi này hiện là tiêu chuẩn kể từ v0. 22. 0 và phù hợp với mặc định trong 

In [24]: s = pd.Series[["a", "b", "c"]]

In [25]: s.loc[0] = None

In [26]: s.loc[1] = np.nan

In [27]: s
Out[27]: 
0    None
1     NaN
2       c
dtype: object
04; . Xem thêm

Tổng của Sê-ri hoặc cột trống hoặc toàn NA của DataFrame là 0

In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
0

Sản phẩm của Sê-ri hoặc cột trống hoặc toàn NA của DataFrame là 1

In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
1

Giá trị NA trong GroupBy

Các nhóm NA trong GroupBy sẽ tự động bị loại trừ. Hành vi này phù hợp với R, ví dụ

In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
2

Xem phần nhóm để biết thêm thông tin

Làm sạch / điền dữ liệu bị thiếu

các đối tượng gấu trúc được trang bị nhiều phương pháp thao tác dữ liệu khác nhau để xử lý dữ liệu bị thiếu

Điền các giá trị còn thiếu. quả trám

có thể “điền” các giá trị NA bằng dữ liệu không phải NA theo một số cách mà chúng tôi minh họa

Thay thế NA bằng một giá trị vô hướng

In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
3

Điền vào các khoảng trống về phía trước hoặc phía sau

Sử dụng các đối số điền giống như , chúng ta có thể truyền các giá trị không phải NA về phía trước hoặc phía sau

In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
4

Hạn chế lượng đổ đầy

Nếu chúng tôi chỉ muốn các khoảng trống liên tiếp được lấp đầy tới một số điểm dữ liệu nhất định, chúng tôi có thể sử dụng từ khóa 

In [24]: s = pd.Series[["a", "b", "c"]]

In [25]: s.loc[0] = None

In [26]: s.loc[1] = np.nan

In [27]: s
Out[27]: 
0    None
1     NaN
2       c
dtype: object
06

In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
5

Để nhắc nhở bạn, đây là các phương pháp điền có sẵn

Phương pháp

Hoạt động

đệm / điền vào

Điền giá trị về phía trước

bfill/chèn lấp

Điền ngược giá trị

Với dữ liệu chuỗi thời gian, việc sử dụng pad/fill là cực kỳ phổ biến để "giá trị đã biết cuối cùng" luôn có sẵn tại mọi thời điểm

tương đương với 

In [24]: s = pd.Series[["a", "b", "c"]]

In [25]: s.loc[0] = None

In [26]: s.loc[1] = np.nan

In [27]: s
Out[27]: 
0    None
1     NaN
2       c
dtype: object
08 và tương đương với 
In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
00

Điền vào một PandasObject

Bạn cũng có thể điền vào bằng cách sử dụng một lệnh hoặc Sê-ri có thể căn chỉnh. Các nhãn của lệnh hoặc chỉ mục của Sê-ri phải khớp với các cột của khung bạn muốn điền. Trường hợp sử dụng của việc này là điền vào DataFrame với giá trị trung bình của cột đó

In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
6

Kết quả tương tự như trên, nhưng đang căn chỉnh giá trị 'điền' là Sê-ri trong trường hợp này

In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
7

Bỏ nhãn trục với dữ liệu bị thiếu. dropna

Bạn có thể chỉ muốn loại trừ các nhãn khỏi tập dữ liệu đề cập đến dữ liệu bị thiếu. Để làm điều này, sử dụng

In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
8

Tương đương có sẵn cho Sê-ri. Khung dữ liệu. dropna có nhiều tùy chọn hơn đáng kể so với Series. dropna, có thể được kiểm tra

nội suy

Theo mặc định, cả hai đối tượng Sê-ri và DataFrame đều thực hiện phép nội suy tuyến tính tại các điểm dữ liệu bị thiếu

In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
9

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
40

Nội suy nhận biết chỉ mục có sẵn thông qua từ khóa 

In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
04

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
41

Đối với chỉ mục dấu phẩy động, hãy sử dụng 

In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
05

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
42

Bạn cũng có thể nội suy với DataFrame

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
43

Đối số 

In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
04 cung cấp quyền truy cập vào các phương pháp nội suy huyền ảo hơn. Nếu bạn đã cài đặt scipy, bạn có thể chuyển tên của quy trình nội suy 1-d cho 
In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
04. Bạn sẽ muốn tham khảo hướng dẫn tham khảo và nội suy scipy đầy đủ để biết chi tiết. Phương pháp nội suy thích hợp sẽ phụ thuộc vào loại dữ liệu bạn đang làm việc với

  • Nếu bạn đang xử lý một chuỗi thời gian đang phát triển với tốc độ ngày càng tăng, thì 

    In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
    08 có thể phù hợp

  • Nếu bạn có các giá trị xấp xỉ hàm phân phối tích lũy, thì 

    In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
    09 sẽ hoạt động tốt

  • Để lấp đầy các giá trị còn thiếu với mục tiêu vẽ đồ thị trơn tru, hãy xem xét 

    In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
    10

Cảnh báo

Các phương pháp này yêu cầu 

In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
11

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
44

Khi nội suy thông qua phép xấp xỉ đa thức hoặc hàm spline, bạn cũng phải chỉ định bậc hoặc thứ tự của phép xấp xỉ

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
45

So sánh một số phương pháp

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
46

Một trường hợp sử dụng khác là nội suy tại các giá trị mới. Giả sử bạn có 100 quan sát từ một số phân phối. Và giả sử rằng bạn đặc biệt quan tâm đến những gì đang xảy ra ở giữa. Bạn có thể kết hợp các phương thức 

In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
12 và 
In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
13 của gấu trúc để nội suy ở các giá trị mới

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
47

giới hạn nội suy

Giống như các phương thức điền pandas khác, chấp nhận đối số từ khóa 

In [24]: s = pd.Series[["a", "b", "c"]]

In [25]: s.loc[0] = None

In [26]: s.loc[1] = np.nan

In [27]: s
Out[27]: 
0    None
1     NaN
2       c
dtype: object
06. Sử dụng đối số này để giới hạn số lượng giá trị 
In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
8 liên tiếp được điền kể từ lần quan sát hợp lệ cuối cùng

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
48

Theo mặc định, các giá trị 

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
8 được điền theo hướng 
In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
18. Sử dụng tham số 
In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
19 để điền vào 
In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
20 hoặc từ hướng dẫn của 
In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
21

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
49

Theo mặc định, các giá trị 

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
8 được điền cho dù chúng ở bên trong [được bao quanh bởi] các giá trị hợp lệ hiện có hay bên ngoài các giá trị hợp lệ hiện có. Tham số 
In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
23 hạn chế điền giá trị bên trong hoặc bên ngoài

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
60

Thay thế các giá trị chung

Thông thường, chúng tôi muốn thay thế các giá trị tùy ý bằng các giá trị khác

trong Sê-ri và trong DataFrame cung cấp một cách hiệu quả nhưng linh hoạt để thực hiện các thay thế đó

Đối với Sê-ri, bạn có thể thay thế một giá trị hoặc danh sách các giá trị bằng một giá trị khác

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
61

Bạn có thể thay thế một danh sách các giá trị bằng một danh sách các giá trị khác

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
62

Bạn cũng có thể chỉ định một lệnh ánh xạ

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
63

Đối với DataFrame, bạn có thể chỉ định các giá trị riêng lẻ theo cột

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
64

Thay vì thay thế bằng các giá trị đã chỉ định, bạn có thể coi tất cả các giá trị đã cho là thiếu và nội suy trên chúng

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
65

Thay thế chuỗi/biểu thức chính quy

Ghi chú

Chuỗi Python có tiền tố là ký tự 

In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
26 chẳng hạn như 
In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
27 được gọi là chuỗi "thô". Chúng có ngữ nghĩa khác nhau về dấu gạch chéo ngược so với các chuỗi không có tiền tố này. Dấu gạch chéo ngược trong chuỗi thô sẽ được hiểu là dấu gạch chéo ngược đã thoát, e. g. , 
In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
28. Bạn nên nếu điều này là không rõ ràng

Thay thế cái '. ’ với 

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
8 [str -> str]

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
66

Bây giờ hãy làm điều đó với một biểu thức chính quy loại bỏ khoảng trắng xung quanh [regex -> regex]

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
67

Thay thế một vài giá trị khác nhau [danh sách -> danh sách]

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
68

danh sách regex -> danh sách regex

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
69

Chỉ tìm kiếm trong cột 

In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
30 [dict -> dict]

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
80

Tương tự như ví dụ trước, nhưng thay vào đó hãy sử dụng biểu thức chính quy để tìm kiếm [dict của regex -> dict]

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
81

Bạn có thể chuyển các từ điển lồng nhau của các biểu thức chính quy sử dụng 

In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
31

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
82

Ngoài ra, bạn có thể chuyển từ điển lồng nhau như vậy

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
83

Bạn cũng có thể sử dụng nhóm đối sánh biểu thức chính quy khi thay thế [dict of regex -> dict of regex], điều này cũng hoạt động cho các danh sách

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
84

Bạn có thể chuyển một danh sách các biểu thức chính quy, trong đó những biểu thức phù hợp sẽ được thay thế bằng vô hướng [danh sách biểu thức chính quy -> biểu thức chính quy]

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
85

Tất cả các ví dụ về biểu thức chính quy cũng có thể được chuyển với đối số 

In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
32 làm đối số 
In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
33. Trong trường hợp này, đối số 
In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
34 phải được chuyển rõ ràng theo tên hoặc 
In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
33 phải là một từ điển lồng nhau. Ví dụ trước, trong trường hợp này, sau đó sẽ là

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
86

Điều này có thể thuận tiện nếu bạn không muốn vượt qua 

In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
31 mỗi khi bạn muốn sử dụng biểu thức chính quy

Ghi chú

Bất cứ nơi nào trong các ví dụ về 

In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
37 ở trên mà bạn thấy một biểu thức chính quy, một biểu thức chính quy được biên dịch cũng hợp lệ

thay thế số

tương tự như

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
87

Có thể thay thế nhiều hơn một giá trị bằng cách chuyển một danh sách

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
88

Bạn cũng có thể thao tác trên DataFrame tại chỗ

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
89

Thiếu quy tắc truyền dữ liệu và lập chỉ mục

Mặc dù gấu trúc hỗ trợ lưu trữ các mảng kiểu số nguyên và kiểu boolean, nhưng các kiểu này không có khả năng lưu trữ dữ liệu bị thiếu. Cho đến khi chúng tôi có thể chuyển sang sử dụng loại NA gốc trong NumPy, chúng tôi đã thiết lập một số "quy tắc truyền". Khi thao tác lập chỉ mục lại giới thiệu dữ liệu bị thiếu, Sê-ri sẽ được truyền theo các quy tắc được giới thiệu trong bảng bên dưới

loại dữ liệu

Truyền tới

số nguyên

trôi nổi

boolean

sự vật

trôi nổi

không có diễn viên

sự vật

không có diễn viên

Ví dụ

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
40

Thông thường, NumPy sẽ phàn nàn nếu bạn cố gắng sử dụng một mảng đối tượng [ngay cả khi nó chứa các giá trị boolean] thay vì một mảng boolean để lấy hoặc đặt các giá trị từ một ndarray [e. g. lựa chọn các giá trị dựa trên một số tiêu chí]. Nếu một vectơ boolean chứa NA, một ngoại lệ sẽ được tạo

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
41

Tuy nhiên, chúng có thể được điền vào bằng cách sử dụng và nó sẽ hoạt động tốt

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
42

pandas cung cấp một dtype số nguyên nullable, nhưng bạn phải yêu cầu nó một cách rõ ràng khi tạo chuỗi hoặc cột. Lưu ý rằng chúng tôi sử dụng chữ “I” viết hoa trong 

In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
41

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
43

Xem thêm

Thử nghiệm vô hướng 
In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
9 để biểu thị các giá trị còn thiếu

Cảnh báo

Thực nghiệm. hành vi của 

In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
43 vẫn có thể thay đổi mà không cần cảnh báo

Mới trong phiên bản 1. 0. 0

Bắt đầu từ pandas 1. 0, một giá trị 

In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
43 thử nghiệm [singleton] có sẵn để biểu thị các giá trị vô hướng bị thiếu. Tại thời điểm này, nó được sử dụng trong số nguyên nullable, boolean và các kiểu dữ liệu làm chỉ báo giá trị bị thiếu.

Mục tiêu của 

In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
43 là cung cấp một chỉ báo “còn thiếu” có thể được sử dụng nhất quán trên các loại dữ liệu [thay vì 
In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
31, 
In [24]: s = pd.Series[["a", "b", "c"]]

In [25]: s.loc[0] = None

In [26]: s.loc[1] = np.nan

In [27]: s
Out[27]: 
0    None
1     NaN
2       c
dtype: object
1 hoặc 
In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
48 tùy thuộc vào loại dữ liệu]

Ví dụ: khi có các giá trị bị thiếu trong Sê-ri với dtype số nguyên nullable, nó sẽ sử dụng 

In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
43

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
44

Hiện tại, pandas chưa sử dụng các loại dữ liệu đó theo mặc định [khi tạo DataFrame hoặc Sê-ri hoặc khi đọc dữ liệu], vì vậy bạn cần chỉ định rõ ràng loại dtype. Một cách dễ dàng để chuyển đổi sang các dtypes đó được giải thích

Tuyên truyền trong các hoạt động số học và so sánh

Nói chung, các giá trị bị thiếu lan truyền trong các hoạt động liên quan đến 

In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
43. Khi một trong các toán hạng không xác định, kết quả của hoạt động cũng không xác định

Ví dụ: 

In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
43 lan truyền trong các phép toán số học, tương tự như 
In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
31

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
45

Có một số trường hợp đặc biệt khi biết trước kết quả, ngay cả khi một trong các toán hạng là 

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
9

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
46

Trong các hoạt động so sánh và bình đẳng, 

In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
43 cũng tuyên truyền. Điều này khác với hành vi của 
In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
31, trong đó so sánh với 
In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
31 luôn trả về 
In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
57

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
47

Để kiểm tra xem một giá trị có bằng 

In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
43 hay không, có thể sử dụng hàm

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
48

Một ngoại lệ đối với quy tắc lan truyền cơ bản này là các phép giảm [chẳng hạn như giá trị trung bình hoặc mức tối thiểu], trong đó gấu trúc mặc định bỏ qua các giá trị bị thiếu. Xem thêm

Các phép toán logic

Đối với các hoạt động logic, 

In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
43 tuân theo các quy tắc của logic ba giá trị [hoặc logic Kleene, tương tự như R, SQL và Julia]. Logic này có nghĩa là chỉ truyền các giá trị bị thiếu khi nó được yêu cầu về mặt logic

Ví dụ: đối với phép toán logic “or” [

In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
61], nếu một trong các toán hạng là 
In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
62, thì chúng ta đã biết kết quả sẽ là 
In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
62, bất kể giá trị khác là gì [do đó, bất kể giá trị bị thiếu sẽ là 
In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
62 hay 
In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
57]. Trong trường hợp này, 
In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
43 không lan truyền

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
49

Mặt khác, nếu một trong các toán hạng là 

In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
57, kết quả sẽ phụ thuộc vào giá trị của toán hạng kia. Do đó, trong trường hợp này, 
In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
43 tuyên truyền

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
0

Hành vi của phép toán logic “và” [

In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
69] có thể được bắt nguồn bằng cách sử dụng logic tương tự [hiện tại 
In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
43 sẽ không lan truyền nếu một trong các toán hạng đã là 
In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
57]

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
1

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
2

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
9 trong ngữ cảnh boolean

Vì giá trị thực của NA là không xác định nên việc chuyển đổi NA thành giá trị boolean là không rõ ràng. Sau đây gây ra một lỗi

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
3

Điều này cũng có nghĩa là không thể sử dụng 

In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
43 trong ngữ cảnh khi nó được đánh giá theo giá trị boolean, chẳng hạn như 
In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
74 trong đó 
In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
75 có thể có khả năng là 
In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
43. Trong những trường hợp như vậy, can be used to check for 
In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
43 or 
In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
75 is 
In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
43 có thể tránh được, ví dụ bằng cách điền trước các giá trị còn thiếu

Tình huống tương tự xảy ra khi sử dụng các đối tượng Sê-ri hoặc DataFrame trong câu lệnh 

In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
81, xem

ufunc NumPy

In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
82 thực hiện giao thức 
In [7]: df2["one"]
Out[7]: 
a    0.469112
b         NaN
c   -1.135632
d         NaN
e    0.119209
f   -2.104569
g         NaN
h    0.721555
Name: one, dtype: float64

In [8]: pd.isna[df2["one"]]
Out[8]: 
a    False
b     True
c    False
d     True
e    False
f    False
g     True
h    False
Name: one, dtype: bool

In [9]: df2["four"].notna[]
Out[9]: 
a     True
b    False
c     True
d    False
e     True
f     True
g    False
h     True
Name: four, dtype: bool

In [10]: df2.isna[]
Out[10]: 
     one    two  three   four   five
a  False  False  False  False  False
b   True   True   True   True   True
c  False  False  False  False  False
d   True   True   True   True   True
e  False  False  False  False  False
f  False  False  False  False  False
g   True   True   True   True   True
h  False  False  False  False  False
83 của NumPy. Hầu hết các ufunc đều hoạt động với 
In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
9 và thường trả về 
In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
9

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
4

Cảnh báo

Hiện tại, các ufunc liên quan đến ndarray và 

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
9 sẽ trả về một object-dtype chứa đầy các giá trị NA

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
5

Kiểu trả về ở đây có thể thay đổi để trả về một kiểu mảng khác trong tương lai

Xem thêm về ufunc

chuyển đổi

Nếu bạn có một DataFrame hoặc Sê-ri sử dụng các loại truyền thống có dữ liệu bị thiếu được biểu thị bằng cách sử dụng 

In [21]: s = pd.Series[[1, 2, 3]]

In [22]: s.loc[0] = None

In [23]: s
Out[23]: 
0    NaN
1    2.0
2    3.0
dtype: float64
31, thì có các phương thức tiện lợi trong Sê-ri và trong DataFrame có thể chuyển đổi dữ liệu để sử dụng các dtypes mới hơn cho số nguyên, chuỗi và booleans được liệt kê. Điều này đặc biệt hữu ích sau khi đọc trong tập dữ liệu khi cho phép người đọc chẳng hạn như và suy ra các kiểu dữ liệu mặc định

Trong ví dụ này, trong khi kiểu chữ của tất cả các cột được thay đổi, chúng tôi hiển thị kết quả cho 10 cột đầu tiên

Giá trị ẩn trong Python là gì?

Mảng được che dấu là sự kết hợp của một mảng tiêu chuẩn. ndarray và mặt nạ . Mặt nạ là nomask , biểu thị rằng không có giá trị nào của mảng được liên kết là không hợp lệ hoặc một mảng các phép toán luận xác định cho từng phần tử của mảng được liên kết xem giá trị đó có hợp lệ hay không.

Làm cách nào để bỏ NaN trong mảng Numpy?

Bước 1 - Nhập thư viện. nhập numpy dưới dạng np
Bước 2 - Lấy dữ liệu mẫu. sample_data = np. mảng[[1,2,7,8,np. nan,9,5,np. nan,1,0]] print["Đây là Dữ liệu mẫu với các giá trị nan trong đó. ", Dữ liệu mẫu].
Bước 3 - Xóa các giá trị Nan. remove_nan = Sample_data[np. logic_not[np. isnan[Sample_data]]]
Bước 4 - In kết quả

Tại sao tôi nhận được NaN trong Python?

Trong Python, NaN là viết tắt của Not a Number. Lỗi này sẽ xảy ra khi chúng tôi chuyển đổi cột khung dữ liệu của loại float chứa các giá trị NaN thành số nguyên . Hãy xem lỗi và khám phá các phương pháp để đối phó với nó.

NaN có nghĩa là gì trong Python?

Trong Python, kiểu float có nan. nan là viết tắt của " not a number " và được xác định theo tiêu chuẩn dấu phẩy động IEEE 754.

Bài Viết Liên Quan

Đếm Ngược Năm Mới Singapore 2023
Làm cách nào để cài đặt python 2.7 3?
Mysqli_real_escape_string trong wp
Python hoặc C++ cho chuỗi khối
Độ trễ ping Python
Will there be a 2023 Audi TT RS?
Lỗi nhảy trang trong excel
Thứ tự WordPress theo tiêu đề bài viết
Phần mở rộng php intl mac catalina
Làm cách nào tôi có thể truy xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu trong php mà không cần làm mới trang?
Làm thế nào để bạn kiểm tra một giá trị có trong một mảng kết hợp trong php?
Lịch học dubai 2022-2023
JavaScript có phải là một chương trình phụ trợ tốt không?
Làm cách nào để xóa một nhà soạn nhạc khỏi một dự án?
1 lít xăng đi được bao nhiêu km xe Wave Alpha
Python giải nén từ điển lồng nhau
Nhiều điều kiện tham gia mongodb
Lợi ích của giá đỡ điện thoại di động có thể tháo rời và có thể định cấu hình có sẵn của titan 2023 là gì?
2023 year of the rabbit colors
Làm cách nào để thay đổi tiêu đề cột từ số thành chữ trong excel 2010?

Toplist mới

#1
Top 6 bản thân em phải làm gì để phòng chống hiv/aids 2023
7 tháng trước
#2
Top 7 số 20 gồm 2 và 0 đúng hay sai 2023
7 tháng trước
#3
Top 7 địa lý lớp 6 bài 19: lớp đất và các nhân tố hình thành đất một số nhóm đất điển hình trang 178 2023
7 tháng trước
#4
Top 7 h thực hiện chủ trương đường lối chính sách của đảng pháp luật của nhà nước 2023
7 tháng trước
#5
Top 6 on tập tiếng việt lớp 7 học kĩ 2 violet 2023
7 tháng trước
#6
Top 7 trung du và miền núi bắc bộ có thế mạnh nổi bật về luyện kim đen 2023
7 tháng trước
#7
Top 8 mơ thấy có người to tình với mình 2023
7 tháng trước
#8
Top 6 nước yến cao cấp yến sào thiên hoàng 2023
7 tháng trước
#9
Top 7 ví dụ về quyết định hành chính nhà nước 2023
7 tháng trước

Bài mới nhất

Công nghệ điện toán đám mây của bkav là gì năm 2024
Lời bài hát xin lỗi em người anh yêu năm 2024
Hãng xe ô tô chevrolet của nước nào năm 2024
Bị lỗi new feed fb trên máy tính năm 2024
Lỗi scanning and repairing drive system partition c win 10 năm 2024
Bài tập thì bị động tương lai đơn violet.vn năm 2024
Đề kiểm tra toán 9 chương 1 có đáp án năm 2024
Cach hoạch toán khi khách hàng trả lại hàng năm 2024
Tổng tài sản trung bình ngành bán lẻ 2023 năm 2024
Bà bầu tập thể dục như thế nào năm 2024

Chủ Đề

Hỏi Đáp Mẹo Hay Toplist Là gì Địa Điểm Hay programming mẹo hay Học Tốt Công Nghệ Nghĩa của từ Khỏe Đẹp Bao nhiêu đánh giá Top List bao nhieu bao nhiêu hướng dẫn Bài tập So Sánh Tiếng anh So sánh Xây Đựng Sản phẩm tốt Ngôn ngữ Món Ngon Bài Tập Thế nào Ở đâu Tại sao Hướng dẫn Máy tính Dịch Đại học Bao lâu Khoa Học Vì sao