programming python

Nan trong danh sách Python

Trong python, NaN là viết tắt của Not a Number. Nó được sử dụng để biểu thị các giá trị không có trong tập dữ liệu hoặc tệp. Nó được phân loại là một giá trị dấu phẩy động đặc biệt và chỉ có thể được chuyển đổi thành kiểu dữ liệu float

Làm cách nào để kiểm tra xem danh sách có phải là NaN trong Python không?

5 phương pháp kiểm tra giá trị NaN trong Python

nhập gấu trúc dưới dạng pd. x = float["nan"] print[f"Đó là pd. isna. {pd. isna[x] }"]OutputIt's pd. isna. Thật
nhập numpy dưới dạng np. x = float["nan"] print[f"Đó là np. isnan. {np. isnan[x] }"]OutputIt's np. isnan. Thật
nhập toán. x = float["nan"]

Làm cách nào để kiểm tra xem danh sách có chứa NaN không?

các np. phương thức isnan[] nhận hai tham số, trong đó một tham số là tùy chọn. Chúng ta cũng có thể truyền mảng để kiểm tra xem các mục có trong mảng có thuộc lớp NaN hay không. Nếu là NaN thì phương thức trả về True nếu không thì trả về False

NaN trong danh sách là gì?

Giá trị NaN trong lập trình có nghĩa là Not a Number, tức là giá trị của biến không phải là số. Nếu một giá trị NaN xuất hiện trong một mảng hoặc một danh sách, nó có thể tạo ra sự cố và lỗi trong phép tính

NaN có trong Numpy không?

isnan. Kiểm tra phần tử khôn ngoan cho Không phải là số [NaN], trả về kết quả dưới dạng mảng bool. Đối với đầu vào mảng, kết quả là một mảng boolean có cùng kích thước với đầu vào và các giá trị là True nếu phần tử tương ứng của đầu vào là NaN; .

Chức năng NaN có trong Python không?

toán học. Phương thức isnan[] kiểm tra xem một giá trị có phải là NaN [Không phải là Số] hay không. Phương thức này trả về True nếu giá trị được chỉ định là NaN, nếu không, nó trả về Sai

Có nhiều cách để kiểm tra xem Mảng NumPy có chứa bất kỳ giá trị NaN nào không. Hãy cùng nhau thảo luận về tất cả các phương pháp với một cách tiếp cận phù hợp và một ví dụ mã hoạt động

Kiểm tra xem một mảng NumPy có chứa bất kỳ giá trị NaN nào bằng phương thức isnan[] không

Mô-đun Numpy trong python, cung cấp chức năng numpy. isnan[], để kiểm tra xem một phần tử có phải là NaN hay không. Phương thức isnan[] sẽ lấy một mảng làm đầu vào và trả về một mảng boolean có cùng kích thước. Các giá trị trong mảng boolean biểu thị rằng liệu phần tử ở vị trí tương ứng đó trong mảng ban đầu có phải là NaN hay không. Giá trị trong mảng boolean là True khi phần tử là NaN, ngược lại là false

quảng cáo

Cú pháp của isnan[]

numpy.isnan[arr]

Thông số

arr          = The input array to be passed to the function.

Trở lại

Returns a boolean array, True where element is NaN, false otherwise.

Vì phương thức này trả về một mảng boolean, chúng ta cần kiểm tra xem mảng đó có chứa ít nhất một giá trị thực i. e, giá trị NaN. Phương thức any[] có thể được sử dụng để tìm xem có ít nhất một giá trị thực hay không. Phương thức any[] trả về True nếu bất kỳ mục nào trong một mảng là đúng, ngược lại nó trả về Sai

Cú pháp của any[]

any[arr]

Thông số

arr = The input array to be passed to the function.

Trở lại

Returns a boolean value, True if any item in an array are true, otherwise it returns False.

Tiếp cận

Nhập thư viện numpy và tạo một mảng numpy
Bây giờ truyền mảng cho phương thức isnan[]. Nó sẽ trả về một mảng boolean. Trong đó giá trị True biểu thị các giá trị NaN trong mảng ban đầu
Truyền mảng boolean cho phương thức any[] và nó sẽ trả về giá trị boolean
Nếu giá trị là true in “Mảng có giá trị NaN” ngược lại in “Mảng không có giá trị NaN. ”

Mã nguồn

import numpy as np

# Creating a NumPy array
arr = np.array[[1, 2, 3, 4, np.NaN, 5, 6]]


# Check if the NumPy array contains any NaN value
if[np.isnan[arr].any[]]:
    print["The Array contain NaN values"]
else:
    print["The Array does not contain NaN values"]

ĐẦU RA

The Array contain NaN values

Kiểm tra xem một mảng NumPy có chứa bất kỳ giá trị NaN nào không bằng phương thức isna[]

Mô-đun Pandas trong python, cung cấp chức năng Pandas. isna[], để kiểm tra xem một phần tử có phải là NaN hay không. Phương thức isna[] sẽ lấy một mảng làm đầu vào và trả về một mảng boolean. Các giá trị trong mảng boolean biểu thị rằng liệu phần tử ở vị trí tương ứng đó trong mảng ban đầu có phải là NaN hay không. Giá trị trong mảng boolean là True khi phần tử là NaN và sai nếu không

Cú pháp của isna[]

________số 8

Thông số

arr = The input array to be passed to the function.

Trở lại

numpy.isnan[arr]

Vì phương thức trả về một mảng boolean, chúng ta cần kiểm tra xem mảng đó có chứa ít nhất một giá trị thực không i. e, giá trị NaN. Phương thức any[] có thể được sử dụng để tìm xem có ít nhất một giá trị thực hay không. any[arr] chấp nhận một mảng có nhiều mảng làm đối số và phương thức trả về True nếu bất kỳ mục nào trong một mảng là True, nếu không nó trả về False

Tiếp cận

Nhập thư viện numpy và tạo một mảng numpy
Bây giờ chuyển mảng cho phương thức isna[]. Nó sẽ trả về một mảng boolean. Trong đó giá trị True biểu thị các giá trị NaN trong mảng ban đầu
Truyền mảng boolean cho phương thức any, any[] sẽ trả về giá trị boolean
Nếu giá trị là true in “Mảng có giá trị NaN” ngược lại in “Mảng không có giá trị NaN. ”

Mã nguồn

numpy.isnan[arr]

ĐẦU RA

The Array contain NaN values

Kiểm tra xem một mảng NumPy có bất kỳ giá trị NaN nào hay không bằng cách sử dụng phương thức isnan[] của mô-đun toán học

Mô-đun toán học trong python, cung cấp một hàm toán học. isnan[] để kiểm tra xem một phần tử có phải là NaN hay không. Phương thức isnan[] sẽ lấy một giá trị làm đầu vào và trả về một giá trị boolean, Giá trị boolean được trả về là True nếu phần tử là NaN, ngược lại là false

Bây giờ để kiểm tra xem có NaN nào trong Mảng NumPy hay không, sử dụng vòng lặp for, chúng ta sẽ lặp lại mảng và áp dụng phương thức isnan[] cho từng phần tử trong mảng, nếu có phần tử nào là NaN thì ngắt vòng lặp và in mảng

Tiếp cận

Nhập thư viện numpy và tạo một mảng numpy
Khởi tạo một cờ boolean chứa = False
Lặp lại mảng bằng vòng lặp và áp dụng isnan[] cho từng phần tử. isnan[] sẽ trả về giá trị boolean
Nếu giá trị trả về là true, hãy đặt cờ boolean thành True và in “Mảng có giá trị NaN” và ngắt vòng lặp
Ngoài vòng lặp, kiểm tra cờ chứa, nếu Sai in ra “Mảng không có giá trị NaN”

Mã nguồn

numpy.isnan[arr]

ĐẦU RA

The Array contain NaN values

Kiểm tra sự bằng nhau của giá trị với chính nó để kiểm tra xem một mảng NumPy có chứa bất kỳ giá trị NaN nào không

Khi một giá trị được kiểm tra bằng với chính nó, nó sẽ trả về True, nhưng trong trường hợp giá trị NaN, ngay cả khi nó được so sánh với chính nó, nó sẽ trả về Sai

Bây giờ để kiểm tra xem có NaN trong mảng hay không, sử dụng vòng lặp for, chúng ta sẽ lặp lại mảng và so sánh từng phần tử với chính nó bằng toán tử đẳng thức. Nếu bất kỳ giá trị nào không bằng chính nó thì đó là giá trị NaN và mảng in có giá trị NaN

Tiếp cận

Nhập thư viện numpy và tạo một mảng numpy
Khởi tạo một cờ boolean có chứa = False
Lặp lại mảng bằng vòng lặp và kiểm tra sự bằng nhau với chính nó
Nếu các giá trị Không bằng nhau, hãy đặt cờ boolean thành True và in “Mảng có giá trị NaN” và ngắt vòng lặp
Bên ngoài kiểm tra cờ chứa, nếu Sai in ra “Mảng không có giá trị NaN”

Mã nguồn

numpy.isnan[arr]

ĐẦU RA

The Array contain NaN values

Tóm lược

Tuyệt quá. bạn đã tạo ra nó, Chúng tôi đã thảo luận về tất cả các phương pháp có thể để kiểm tra xem một mảng NumPy có chứa bất kỳ giá trị NaN nào hay không. học tập vui vẻ

Hướng dẫn về Pandas -Tìm hiểu Phân tích dữ liệu với Python

Hướng dẫn Pandas Phần #1 - Giới thiệu về Phân tích dữ liệu với Python
Hướng dẫn Pandas Phần #2 - Khái niệm cơ bản về Pandas Series
Hướng dẫn Pandas Phần #3 - Nhận & Đặt giá trị Chuỗi
Pandas Tutorial Part #4 - Thuộc tính & phương thức của Pandas Series
Hướng dẫn về Pandas Phần #5 - Thêm hoặc xóa các thành phần của Pandas Series
Hướng dẫn về Pandas Phần #6 - Giới thiệu về DataFrame
Hướng dẫn về Pandas Phần #7 - DataFrame. loc[] - Chọn Hàng/Cột theo Lập chỉ mục
Hướng dẫn về Pandas Phần #8 - DataFrame. iloc[] - Chọn Hàng/Cột theo Tên nhãn
Hướng dẫn về gấu trúc Phần #9 - Lọc các hàng trong khung dữ liệu
Hướng dẫn Pandas Phần #10 - Thêm/Xóa Hàng & Cột DataFrame
Hướng dẫn về Pandas Phần #11 - Các thuộc tính & phương thức DataFrame
Hướng dẫn Pandas Phần #12 - Xử lý dữ liệu bị thiếu hoặc giá trị NaN
Hướng dẫn về Pandas Phần #13 - Lặp lại các Hàng & Cột của DataFrame
Hướng dẫn Pandas Phần #14 - Sắp xếp DataFrame theo Hàng hoặc Cột
Hướng dẫn về gấu trúc Phần #15 - Hợp nhất hoặc ghép các khung dữ liệu
Hướng dẫn về Pandas Phần #16 - DataFrame GroupBy được giải thích bằng các ví dụ

Bạn đang muốn tạo dựng sự nghiệp trong Khoa học dữ liệu với Python?

Khoa học dữ liệu là tương lai và tương lai là ở đây ngay bây giờ. Các nhà khoa học dữ liệu hiện là những chuyên gia được tìm kiếm nhiều nhất hiện nay. Để trở thành một Nhà khoa học dữ liệu giỏi hoặc để chuyển đổi nghề nghiệp trong Khoa học dữ liệu, người ta phải sở hữu bộ kỹ năng phù hợp. Chúng tôi đã tuyển chọn danh sách Chứng chỉ chuyên nghiệp tốt nhất về Khoa học dữ liệu với Python. Các khóa học này sẽ dạy cho bạn các công cụ lập trình cho Khoa học dữ liệu như Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn và cách sử dụng các thư viện này để triển khai các mô hình Máy học

Kiểm tra Đánh giá chi tiết về Chứng chỉ chuyên nghiệp tốt nhất về Khoa học dữ liệu với Python

Hãy nhớ rằng, Khoa học dữ liệu đòi hỏi rất nhiều kiên nhẫn, bền bỉ và thực hành. Vì vậy, hãy bắt đầu học ngay hôm nay