El editor de Downcodes lo llevará a comprender las dos funciones utilizadas para detectar valores faltantes en los pandas de la biblioteca de procesamiento de datos de Python: isna() e isnull(). Las funciones de estas dos funciones son exactamente iguales. Ambas devuelven un objeto booleano con la misma forma que los datos originales, que se utiliza para indicar si cada elemento de los datos es un valor faltante. Existen para ser compatibles con los modismos de diferentes lenguajes de programación (como el lenguaje R) y para facilitar a los usuarios el cambio de herramientas de análisis de datos. Este artículo explicará en detalle los escenarios de uso, los puntos comunes, la sintaxis y las sugerencias de selección de estas dos funciones a través de ejemplos de código y descripciones de escenarios de aplicación, lo ayudará a comprender y utilizar mejor estas dos funciones importantes de Pandas y mejorar la eficiencia del procesamiento de datos.
En los pandas de la biblioteca de procesamiento de datos de Python, isna() e isnull() son funciones que se utilizan para detectar valores faltantes. Estas dos funciones son funcionalmente idénticas. Ambas devuelven un objeto booleano con la misma forma que los datos originales, lo que indica si cada elemento de los datos es un valor faltante. Sin embargo, aunque sus funciones son las mismas, proporcionar dos funciones con nombres diferentes es hacer que los pandas sean consistentes con modismos en otros idiomas (como el lenguaje R), lo que reduce el costo de aprendizaje para los usuarios al cambiar entre diferentes lenguajes de análisis de datos.
Específicamente, la función isnull() es una función que originalmente tenían pandas, mientras que isna() se introdujo más tarde para ser consistente con la convención de nomenclatura en el lenguaje R. Por lo tanto, en términos de hábitos de uso, diferentes usuarios pueden optar por utilizar cualquiera de estas dos funciones en función de sus propias preferencias.
Aunque no existe una diferencia funcional entre isna() e isnull(), comprender sus escenarios de uso puede ayudarnos a realizar un análisis de datos de manera más efectiva. En el procesamiento de datos diario, a menudo necesitamos detectar y procesar valores faltantes e identificar de manera efectiva qué datos faltan, lo cual es crucial para la limpieza y el análisis de datos posteriores.
Primero, ambas funciones se pueden aplicar a objetos DataFrame y Series en la biblioteca de pandas. Ya sea que operen en todo el conjunto de datos o en una determinada columna del conjunto de datos, pueden devolver un objeto booleano, donde Verdadero representa valores faltantes (como NaN, Ninguno, etc.) y Falso representa valores no perdidos.
Por ejemplo:
importar pandas como pd
importar numpy como np
df = pd.DataFrame({'A': [1, np.nan, 3], 'B': [4, 5, np.nan]})
imprimir (df.isnull())
imprimir(df.isna())
El código anterior generará dos DataFrames booleanos idénticos, mostrando si a cada posición de los datos originales le falta un valor.
Aunque isna() e isnull() hacen lo mismo, también son sintácticamente consistentes en que ninguno acepta ningún argumento (aparte del objeto sobre el que se llaman). Esto demuestra que no hay diferencia entre los dos en términos de facilidad de uso.
En el uso real, elegir isna() o isnull() depende principalmente de las preferencias personales y de las reglas convencionales del equipo del proyecto. Si ya comenzó a usar uno de estos métodos dentro de un equipo o en un proyecto determinado, se recomienda continuar usándolo para mantener la coherencia del código.
En la etapa de preprocesamiento y limpieza de datos, identificar y manejar los valores faltantes es un paso muy importante. Por ejemplo, podemos usar isna() o isnull() para filtrar todas las filas que contienen valores faltantes y luego decidir si eliminar estas filas o completar estos valores faltantes según las necesidades del análisis de datos. Además, antes de realizar análisis estadísticos o entrenamiento de modelos de aprendizaje automático, manejar los valores faltantes también es un paso clave para mejorar la calidad de los datos y garantizar la precisión de los resultados del análisis.
Las funciones de isna() e isnull() en pandas son exactamente las mismas. Ambas se utilizan para detectar valores faltantes en los datos. Las dos funciones se proporcionan principalmente para tener en cuenta los hábitos de uso de diferentes usuarios. En aplicaciones prácticas, cualquiera de ellos se puede elegir según las preferencias personales o del equipo. Dominar estas dos funciones puede ayudarnos a identificar y manejar de manera más flexible los valores faltantes en el procesamiento de datos, que es una de las habilidades básicas en el campo del análisis de datos y la ciencia de datos.
1. ¿Qué son las funciones isna() e isnull()?
isna() e isnull() son funciones en Python que se utilizan para comprobar si los datos son nulos. Ambos tienen la misma función y pueden ayudarnos a determinar los valores faltantes en el conjunto de datos.
2. ¿Cuáles son los escenarios de aplicación de isna () e isnull ()?
Estas dos funciones se utilizan muy comúnmente en el análisis y procesamiento de datos. Por ejemplo, durante el proceso de limpieza de datos, generalmente necesitamos verificar si faltan valores en el conjunto de datos para poder manejarlos en consecuencia. Las funciones isna() e isnull() pueden ayudarnos a localizar rápidamente la ubicación de los valores faltantes.
3. ¿Cuál es la diferencia entre isna() e isnull()?
Aunque isna() e isnull() son funcionalmente idénticos y ambos pueden usarse para verificar valores faltantes, se originan en bibliotecas diferentes. La función isna() es una función de la biblioteca Pandas y la función isnull() es una función de la biblioteca NumPy.
Aunque las dos funciones se pueden usar indistintamente, se recomienda más usar la función isna() porque la biblioteca Pandas proporciona funciones de análisis y procesamiento de datos más ricas. Además, la función isna() está más en línea con la convención de nomenclatura de la biblioteca Pandas, lo que hace que el código sea más unificado y comprensible. Por lo tanto, se recomienda utilizar la función isna() en proyectos de Pandas para comprobar si faltan valores.
Espero que la explicación del editor de Downcodes pueda ayudarte a comprender y utilizar mejor las funciones isna() e isnull() en pandas. En aplicaciones prácticas, el uso flexible de estas dos funciones puede mejorar efectivamente la eficiencia del procesamiento de datos.