Der Herausgeber von Downcodes führt Sie durch die beiden Funktionen, die zum Erkennen fehlender Werte in den Pandas der Python-Datenverarbeitungsbibliothek verwendet werden: isna() und isnull(). Die Funktionen dieser beiden Funktionen sind genau die gleichen. Sie geben beide ein boolesches Objekt mit derselben Form wie die Originaldaten zurück, das verwendet wird, um anzuzeigen, ob jedes Element in den Daten ein fehlender Wert ist. Sie existieren, um mit den Idiome verschiedener Programmiersprachen (z. B. der R-Sprache) kompatibel zu sein und Benutzern den Wechsel von Datenanalysetools zu erleichtern. In diesem Artikel werden die Verwendungsszenarien, Gemeinsamkeiten, Syntax und Auswahlvorschläge dieser beiden Funktionen ausführlich erläutert. Mithilfe von Codebeispielen und Beschreibungen von Anwendungsszenarien können Sie diese beiden wichtigen Pandas-Funktionen besser verstehen und verwenden und die Effizienz der Datenverarbeitung verbessern.
In der Datenverarbeitungsbibliothek Pandas von Python sind isna() und isnull() beide Funktionen, die zum Erkennen fehlender Werte verwendet werden. Diese beiden Funktionen sind funktional identisch. Sie geben beide ein boolesches Objekt mit derselben Form wie die Originaldaten zurück und geben an, ob es sich bei jedem Element in den Daten um einen fehlenden Wert handelt. Obwohl ihre Funktionen gleich sind, dient die Bereitstellung zweier Funktionen mit unterschiedlichen Namen dazu, Pandas mit Redewendungen in anderen Sprachen (z. B. der R-Sprache) in Einklang zu bringen, wodurch die Lernkosten für Benutzer beim Wechsel zwischen verschiedenen Datenanalysesprachen gesenkt werden.
Insbesondere handelt es sich bei der Funktion isnull() um eine Funktion, die Pandas ursprünglich hatte, während isna() später eingeführt wurde, um der Namenskonvention in der R-Sprache zu entsprechen. Daher können sich im Hinblick auf die Nutzungsgewohnheiten unterschiedliche Benutzer je nach ihren eigenen Hintergrundpräferenzen für die Verwendung einer dieser beiden Funktionen entscheiden.
Obwohl es keinen funktionalen Unterschied zwischen isna() und isnull() gibt, kann uns das Verständnis ihrer Verwendungsszenarien dabei helfen, die Datenanalyse effektiver durchzuführen. Bei der täglichen Datenverarbeitung müssen wir häufig fehlende Werte erkennen und verarbeiten und effektiv identifizieren, welche Daten fehlen, was für die anschließende Datenbereinigung und -analyse von entscheidender Bedeutung ist.
Erstens können beide Funktionen auf DataFrame- und Series-Objekte in der Pandas-Bibliothek angewendet werden. Unabhängig davon, ob sie den gesamten Datensatz oder eine bestimmte Spalte im Datensatz bearbeiten, können sie ein boolesches Objekt zurückgeben, wobei True fehlende Werte (wie NaN, None usw.) und False nicht fehlende Werte darstellt.
Zum Beispiel:
Pandas als PD importieren
numpy als np importieren
df = pd.DataFrame({'A': [1, np.nan, 3], 'B': [4, 5, np.nan]})
print(df.isnull())
print(df.isna())
Der obige Code gibt zwei identische boolesche DataFrames aus und zeigt an, ob an jeder Position der Originaldaten ein Wert fehlt.
Obwohl isna() und isnull() dasselbe tun, sind sie auch insofern syntaktisch konsistent, als keines von ihnen irgendwelche Argumente akzeptiert (außer dem Objekt, für das sie aufgerufen werden). Dies zeigt, dass es hinsichtlich der Benutzerfreundlichkeit keinen Unterschied zwischen den beiden gibt.
Bei der tatsächlichen Verwendung hängt die Wahl von isna() oder isnull() hauptsächlich von persönlichen Vorlieben und den herkömmlichen Regeln des Projektteams ab. Wenn Sie bereits damit begonnen haben, eine dieser Methoden innerhalb eines Teams oder an einem bestimmten Projekt zu verwenden, wird empfohlen, sie weiterhin zu verwenden, um die Codekonsistenz aufrechtzuerhalten.
In der Datenbereinigungs- und Vorverarbeitungsphase ist die Identifizierung und Behandlung fehlender Werte ein sehr wichtiger Schritt. Beispielsweise können wir isna() oder isnull() verwenden, um alle Zeilen mit fehlenden Werten herauszufiltern und dann basierend auf den Anforderungen der Datenanalyse zu entscheiden, ob diese Zeilen gelöscht oder diese fehlenden Werte ergänzt werden sollen. Darüber hinaus ist der Umgang mit fehlenden Werten vor der Durchführung statistischer Analysen oder dem Training von Modellen für maschinelles Lernen ein wichtiger Schritt zur Verbesserung der Datenqualität und zur Gewährleistung der Genauigkeit der Analyseergebnisse.
Die Funktionen von isna() und isnull() in Pandas sind genau gleich. Sie werden beide verwendet, um fehlende Werte in den Daten zu erkennen. Die beiden Funktionen werden hauptsächlich bereitgestellt, um den Nutzungsgewohnheiten verschiedener Benutzer Rechnung zu tragen. In praktischen Anwendungen kann jeder von ihnen je nach persönlicher Präferenz oder Teampräferenz ausgewählt werden. Die Beherrschung dieser beiden Funktionen kann uns helfen, fehlende Werte in der Datenverarbeitung flexibler zu identifizieren und zu verarbeiten, was eine der Grundkompetenzen im Bereich Datenanalyse und Datenwissenschaft darstellt.
1. Was sind die Funktionen isna() und isnull()?
isna() und isnull() sind beides Funktionen in Python, mit denen überprüft wird, ob Daten null sind. Beide haben die gleiche Funktion und können uns dabei helfen, fehlende Werte im Datensatz zu ermitteln.
2. Was sind die Anwendungsszenarien von isna() und isnull()?
Diese beiden Funktionen werden sehr häufig in der Datenanalyse und Datenverarbeitung verwendet. Während des Datenbereinigungsprozesses müssen wir beispielsweise normalerweise prüfen, ob im Datensatz fehlende Werte vorhanden sind, damit wir diese entsprechend behandeln können. Die Funktionen isna() und isnull() können uns helfen, schnell die Position fehlender Werte zu finden.
3. Was ist der Unterschied zwischen isna() und isnull()?
Obwohl isna() und isnull() funktional identisch sind und beide zur Überprüfung auf fehlende Werte verwendet werden können, stammen sie aus unterschiedlichen Bibliotheken. Die Funktion isna() ist eine Funktion in der Pandas-Bibliothek und die Funktion isnull() ist eine Funktion in der NumPy-Bibliothek.
Obwohl die beiden Funktionen austauschbar verwendet werden können, ist die Verwendung der Funktion isna() empfehlenswerter, da die Pandas-Bibliothek umfangreichere Datenverarbeitungs- und Analysefunktionen bietet. Darüber hinaus entspricht die Funktion isna() eher der Namenskonvention der Pandas-Bibliothek, wodurch der Code einheitlicher und verständlicher wird. Daher wird empfohlen, in Pandas-Projekten die Funktion isna() zu verwenden, um nach fehlenden Werten zu suchen.
Ich hoffe, dass die Erklärung des Herausgebers von Downcodes Ihnen helfen kann, die Funktionen isna() und isnull() in Pandas besser zu verstehen und zu verwenden. In praktischen Anwendungen kann der flexible Einsatz dieser beiden Funktionen die Effizienz Ihrer Datenverarbeitung effektiv verbessern.